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语义查询扩展中词语-概念相关度的计算

     

摘要

在基于语义的查询扩展中,为了找到描述查询需求语义的相关概念,词语-概念相关度的计算是语义查询扩展中的关键一步.针对词语-概念相关度的计算,提出一种K2CM(keyword to concept method)方法.K2CM方法从词语-文档-概念所属程度和词语-概念共现程度两个方面来计算词语-概念相关度.词语-文档-概念所属程度来源于标注的文档集中词语对概念的所属关系,即词语出现在若干文档中而文档被标注了若干概念.词语-概念共现程度是在词语概念对的共现性基础上增加了词语概念对的文本距离和文档分布特征的考虑.3种不同类型数据集上的语义检索实验结果表明,与传统方法相比,基于K2CM的语义查询扩展可以提高查询效果.

著录项

  • 来源
    《软件学报》|2008年第8期|2043-2053|共11页
  • 作者

    田萱; 杜小勇; 李海华;

  • 作者单位

    教育部数据工程与知识工程重点实验室,北京,100872;

    中国人民大学,信息学院,北京,100872;

    北京林业大学,信息学院,北京,100083;

    教育部数据工程与知识工程重点实验室,北京,100872;

    中国人民大学,信息学院,北京,100872;

    教育部数据工程与知识工程重点实验室,北京,100872;

    中国人民大学,信息学院,北京,100872;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 程序设计、软件工程;
  • 关键词

    语义查询扩展; 概念; 本体; 词语-概念相关度;

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