基于本体概念群组划分的语义距离计算方法.doc

基于本体概念群组划分的语义距离计算方法 第24卷第2期 2011年4月 模式识别与人工智能 PRamp;AI Vo1.24No.2 Apr2011 基于本体概念群组划分的语义距离计算方法 彭志平李晓明柯文德 (广东石油化工学院计算机科学与技术系茂名525000) (太原理工大学计算机与软件学院太原030000) 摘要概念的语义相似度计算是自然语言处理等领域的重要研究内容,基于语义距离的概念相似度计算是其主 要方法.在分析现有算法存在弊端的基础上,提出基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法.首先给出多概 念群组下概念语义距离的计算规则,然后分别提出群组内和群组间的概念语义距离计算方法,通过引入正向和反 向的语义距离来解决上下位关系概念对的语义相似度非对称性,并通过概念节点的位置动态分配关系的权值来处 理其他非上下位的二元关系.实验表明,基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法是有效的,与其他典型的 同类方法相比,具有明显的优势. 关键词本体,群组划分,语义相似度,语义距离,非对称性,二元关系 中图法分类号TP182 AnOntologyConcept-BasedClusterPartitionApproach forComputingtheSemanticDistancebetweenConcepts PENGZhi—Ping,LIXiao—Ming,KEWen—De (DepartmentofComputerScienceandTechnology,GuangdongUniversityofPetrochemicalTechnology, Maoming525000) (CollegeofComputerandSoftware,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030000) ABSTRACT Thesemanticsimilaritycomputingbetweenconceptsisanimportantcomponentinnaturallanguage processingetc.,andthesemanticsimilaritycomputingbetweenconceptsbasedonsemanticdistanceis currentlydominanttechnique.Inthispaper,theontologybasedclusterpartitionapproachforcomputing thesemanticdistancebetweenconceptsisproposedonthebasisoftheanalysisofthelacksintheexisting algorithms.Therulesforcomputingthesemanticdistancebetweenconceptsaregivenunderthesituation ofmulti—conceptclusters,andthentheapproachforcomputingthesemanticdistancebetweenconcepts withinsingleclusteraswellascross—clusterisputforward.Intheproposedapproach,thenon-symmetry ofsemanticsimilaritiesinthepairsofhyponymyconceptsisworkedoutbyintroducingtheforwardsemantic distanceandthereversesemanticdistance,andtheotherbinaryrelationshipsofthepairsofnon—hyponymy conceptsaredealwithbydynamicallyallocatingtherelationweightsinthelightofthelocationsof $广东省自然科学基金项目(No.1O25250oo020O00叭),广东省教育部产学研结合项目(No.20l0B090400235)资助 收稿日期:2009—10—19;修回日期:2010—04—22 作者简介彭志平,男,1969年生,教授,硕士生导师,主要研究方向为语义Web,多主体系统,机器学瞒ail:pengzp@ics.ict. .李晓明,男,1984年生,硕士研究生,主要研究方向为语义Web等.柯文德,男,1976年生,博士研究生,副教授,主要研 究方向为人工智能等. 2期彭志平等:基于本体概念群组划分的语义距离计算方法195 conceptnodes.Experimentedresultsshowsthatthe