基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 6次 | 上传用户:wangluochg
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基于概率信息内容的FCA概念相似度计算方法依赖于语料库中概念的频次信息,这种方法仅使用出现概率作为信息内容度量指标计算FCA概念相似度,其计算结果的准确率不高。针对上述问题提出一种基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法,该方法利用本体中概念间的上下位语义关系度量信息内容,以进一步提高概念一般/具体程度的度量精度;然后在本体派生的ISA层次结构上计算语义信息内容相似度,从而避免基于概率信息内容的方法对语料库的依赖;最后把语义信息内容相似度作为度量FCA概念相似度的依据,并给出了通过构造带权二部图提
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针对动态话题追踪模型高误报率的现象,提出了动态追踪中的误报检测来判断追踪到的相关报道是否误报,进而降低动态模型的误报率。考虑到新报道是否和话题相关,除了依据两者的相似度外,还涉及时间距离、差值关系、分布关系、追踪到的报道和话题核心报道的相似度四方面内容,给出了误报检测因子计算式。实验采用TDT4测试集合和DET曲线进行评测,通过反复实验获得了误报检测因子δ的阈值,与基于信念网络的动态话题追踪模型相