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    基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的語(yǔ)義相似度算法改進(jìn)

    2015-09-26 02:01:52王朕陸能枝
    現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2015年17期
    關(guān)鍵詞:樹(shù)狀重合結(jié)點(diǎn)

    王朕,陸能枝

    (上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院,上?!?01306)

    基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的語(yǔ)義相似度算法改進(jìn)

    王朕,陸能枝

    (上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院,上海201306)

    0 引言

    概念相似度在信息檢索、信息抽取、機(jī)器翻譯、詞義排歧、文本聚類、文本映射等方面都有著廣泛的應(yīng)用,因其突破了傳統(tǒng)信息檢索思想的束縛,對(duì)信息進(jìn)行語(yǔ)義匹配[1]。在大數(shù)據(jù)背景下,語(yǔ)義檢索在各類電子商務(wù)平臺(tái)的應(yīng)用也愈加廣泛,避免出現(xiàn)“信息孤島”[2]。語(yǔ)義檢索對(duì)用戶輸入的信息進(jìn)行語(yǔ)義分析、推理和擴(kuò)展,并形成擴(kuò)展后的語(yǔ)義查詢,最終獲得相應(yīng)的信息反饋。在上述過(guò)程中需要進(jìn)行語(yǔ)義相似度計(jì)算,來(lái)提高信息查詢的準(zhǔn)確率。本文在分析傳統(tǒng)語(yǔ)義相似度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了改進(jìn),并驗(yàn)證了該算法的有效性。

    1 基本概念

    本體(Ontology)是一個(gè)五元組的結(jié)構(gòu)O={C,R,Hc,Rel,Ao}。其中C指概念的集合,R指關(guān)系的集合,Hc指概念間的分類關(guān)系,Rel指概念間的非分類關(guān)系,Ao指本體公理。

    如果兩個(gè)實(shí)體概念所擁有的相同屬性越多,則說(shuō)明它們的語(yǔ)義相似度越高,同樣對(duì)于兩個(gè)概念的某一個(gè)相同屬性,如果其擁有越多的相同屬性值,其語(yǔ)義相似度也越高。

    對(duì)于兩個(gè)實(shí)體元素A,B,用sim(A,B)表示,之間的語(yǔ)義相似度,形式上,語(yǔ)義相似度計(jì)算應(yīng)滿足[7]:

    (1)語(yǔ)義相似度的值為[0,1]區(qū)間中的某個(gè)實(shí)數(shù),即sim(A,B)∈[0,1];

    (2)如果兩個(gè)概念是完全相似的,則語(yǔ)義相似度為1,即sim(A,B)=1,當(dāng)且僅當(dāng)A=B;

    (3)如果兩個(gè)概念沒(méi)有任何共同特征,那么語(yǔ)義相似度為0,即sim(A,B)=0;

    (4)相似關(guān)系式對(duì)稱的,即sim(A,B)=sim(B,A)。

    2 傳統(tǒng)的語(yǔ)義相似度計(jì)算模型

    概念結(jié)點(diǎn)間的距離與語(yǔ)義相似度具有很大的關(guān)系,在本體中,兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)之間的語(yǔ)義距離越大,它們之間的相似度就越低;相反,兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)之間的語(yǔ)義距離越小,它們之間的相似度就越大。假設(shè)兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)為A,B。sim(A,B)表示兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)之間的相似度,sim(A,B)為0表示兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)不相似;為1表示兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)完全相似,因此,0≤sim(A,B)≤1。dis(A,B)表示兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)之間的距離。由于兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間的距離與它們的相似度存在反比關(guān)系,所以可得到下列公式。其中,為調(diào)節(jié)因子。

    概念深度是指概念結(jié)點(diǎn)在樹(shù)狀結(jié)構(gòu)中所在的層數(shù),即與根節(jié)點(diǎn)最短路徑所包含的邊數(shù)。在樹(shù)狀結(jié)構(gòu)中,每一層的概念都是上一層的細(xì)化,即概念結(jié)點(diǎn)所在層數(shù)越大,它的概念就越詳細(xì)。所以,深度較深處的概念結(jié)點(diǎn)之間的相似度比層數(shù)較低的結(jié)點(diǎn)之間的相似度大。也就是說(shuō),兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)的深度之和與概念之間的相似度成正比。而兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)之間層數(shù)相差越大,它們之間細(xì)化程度的差異越大,則概念結(jié)點(diǎn)之間的相似度越小。根據(jù)上述可得到以下公式[3]。

    其中,depth(i)表示結(jié)點(diǎn)所在深度。depth(i)=depth (parent(i))+1。假設(shè)根節(jié)點(diǎn)的深度為1,且depth(parent (i))是的父節(jié)點(diǎn)的深度。

    結(jié)點(diǎn)密度是指概念結(jié)點(diǎn)所擁有的兄弟結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。某個(gè)結(jié)點(diǎn)的分類越細(xì),密度越大,該結(jié)點(diǎn)分類越具體,它的直接孩子之間的語(yǔ)義距離越小,相似度就越大。所以兩個(gè)結(jié)點(diǎn)的共同祖先結(jié)點(diǎn)的孩子結(jié)點(diǎn)越多,它們之間的相似度就越大。因此得到如下公式。

    其中wid(B)表示結(jié)點(diǎn)i的兄弟結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。LCN表示最小公共結(jié)點(diǎn)(Least Common Node)。

    (1)語(yǔ)義重合度是指兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)所具有的相同概念的個(gè)數(shù)。表示概念在其祖先結(jié)點(diǎn)上的相似程度,如果兩個(gè)概念結(jié)點(diǎn)所具有的相同的信息越多,它們之間的重合度就越大,語(yǔ)義相似度也越大,反之亦然[4]。從而得到如下公式。

    由于年輕時(shí)對(duì)事業(yè)的追求和奮斗,當(dāng)人們進(jìn)入中老年時(shí)期后,身體各方面機(jī)能都在逐漸衰退,骨骼逐漸僵硬、靈活性差。人們可能剛從忙碌、快節(jié)奏的生活中解放出來(lái),此時(shí)打亂了身體機(jī)能的運(yùn)行規(guī)律和節(jié)奏,不利于身體健康,進(jìn)而誘發(fā)中老年人的消極情緒。而舞蹈的出現(xiàn),則能驅(qū)散中老年人的消極、負(fù)面情緒,有益身心,通過(guò)運(yùn)動(dòng)排汗的形式鍛煉身體,提高身體的靈活性,還能消磨中老年人的無(wú)聊時(shí)光,養(yǎng)成積極、樂(lè)觀的心態(tài)。

    其中,U(i)表示結(jié)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)所有結(jié)點(diǎn)的集合。

    (2)還有一種方法是,在實(shí)際中兩個(gè)結(jié)點(diǎn)不同的概念越多說(shuō)明它們之間的相似度越小,所以兩個(gè)結(jié)點(diǎn)不同概念與其相似度成反比[5]。所以有如下公式。

    3 改進(jìn)的語(yǔ)義相似度計(jì)算算法

    公式(3)具有的缺點(diǎn):在有些極端情況可能出現(xiàn)simdensity(A,B)>1的情況。不符合上面所提到的語(yǔ)義相似度的條件。

    例如,在如圖1中,節(jié)點(diǎn)w12和w13中l(wèi)ogwid (w12)和logwid(w13)都為0,所以,相似度就是無(wú)窮大,因此不符合0≤sim(A,B)≤1。

    因此,為了避免上述問(wèn)題,本文將計(jì)算方法改為如下公式所示。

    其中,wid(T)=max(wid(i)),表示在此樹(shù)中寬度最大的結(jié)點(diǎn)的寬度,即兄弟節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。利用本文的此方法可得,處于區(qū)間[0,1],計(jì)算結(jié)果符合條件。w12和w13的相似度計(jì)算結(jié)果為simdensity(w12,w13)=0.625。

    圖1 一個(gè)樹(shù)狀圖例

    在公式(4)中,缺點(diǎn)是|U(A)∩U(B)|相同的情況下,無(wú)論它們屬于哪一層,結(jié)果都是一樣的,這是不符合常理的。

    (2)在公式(5)中也體現(xiàn)出問(wèn)題。針對(duì)圖1,每個(gè)概念結(jié)點(diǎn)之間的相似度計(jì)算結(jié)果如下表格1所示。

    然而在這個(gè)計(jì)算方法中,

    這明顯不符合常理,也就是說(shuō)有比較大的誤差,實(shí)際中,應(yīng)該是:

    所以,現(xiàn)本文結(jié)合上訴兩種情況的公式得到如下公式。

    而新公式得到的結(jié)果為如表2所示:

    這兩個(gè)計(jì)算結(jié)果都與主觀觀點(diǎn)一致,符合實(shí)際。所以,在重合度相似度計(jì)算算法中新的公式更適合實(shí)際。

    表1 根據(jù)圖1使用傳統(tǒng)算法得到的每個(gè)結(jié)點(diǎn)之間的相似度

    針對(duì)以上四種考慮因素:路徑距離、結(jié)點(diǎn)深度、結(jié)點(diǎn)密度、語(yǔ)義重合度,綜合計(jì)算得到如下公式。

    其中,θ+β+γ+λ=1,是四個(gè)調(diào)節(jié)因子。

    4 實(shí)驗(yàn)及分析

    選取文獻(xiàn)[8]中使用的例子如圖2,提取其樹(shù)狀結(jié)構(gòu)中的一部分進(jìn)行計(jì)算驗(yàn)證。

    選取該樹(shù)狀結(jié)構(gòu)中的“4主機(jī)”概念結(jié)點(diǎn)來(lái)計(jì)算與該樹(shù)狀結(jié)構(gòu)中其他概念結(jié)點(diǎn)之間的語(yǔ)義相似度值,假設(shè)參數(shù)值為α=3,θ=0.25,β=0.25,γ=0.25,λ=0.25,計(jì)算得到的部分結(jié)果如表3所示,在原計(jì)算方法中sim(主機(jī),軟件)=sim(主機(jī),系統(tǒng)軟件),這是不符合常理的,而在本文算法的結(jié)果是sim(主機(jī),軟件)≠sim(主機(jī),系統(tǒng)軟件),這是符合常理的,所以本文算法具有優(yōu)越性。

    表2 針對(duì)圖1使用改進(jìn)的算法得到的每個(gè)結(jié)點(diǎn)之間的相似度

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文針對(duì)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的本體領(lǐng)域,利用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的各種特點(diǎn),提出了概念之間的語(yǔ)義相似度計(jì)算。其中不僅考慮到路徑距離、結(jié)點(diǎn)深度、結(jié)點(diǎn)密度、語(yǔ)義重合度等因素,并在其中的密度和語(yǔ)義重合度進(jìn)行了改進(jìn),還添加了一些調(diào)節(jié)因子。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,該算法更符合實(shí)際且更嚴(yán)謹(jǐn)。

    表3 概念結(jié)點(diǎn)4(主機(jī))與其他結(jié)點(diǎn)的語(yǔ)義相似度實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較

    圖2 一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)圖

    [1]安建成,武俊麗.基于語(yǔ)義樹(shù)的概念語(yǔ)義相似度計(jì)算方法研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2011

    [2]劉雙印.電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)中基于領(lǐng)域本體的案例檢索算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2010

    [3]周書(shū)鋒,陳杰.基于本體的概念語(yǔ)義相似度計(jì)算[J].情報(bào)雜志,2011

    [4]蔣溢,丁優(yōu),熊安萍,王化晶.一種基于知網(wǎng)的詞匯語(yǔ)義相似度改進(jìn)計(jì)算方法[J].重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào),2009

    [5]丁健,范太華.一種綜合的概念語(yǔ)義相似度計(jì)算方法[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2011

    [6]楊春龍,顧春華.基于概念語(yǔ)義相似度計(jì)算模型的信息檢索研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2013

    [7]趙捧未,袁穎.基于領(lǐng)域本體的語(yǔ)義相似度計(jì)算方法研究[J].科技情報(bào)開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì),2010

    [8]韓欣,攀永生,馬春森,楊和平.基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的語(yǔ)義相似度計(jì)算方法分析[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2012

    [9]李昊迪.語(yǔ)義相似度的混合計(jì)算方法[M].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2012.

    [10]張永攀,畢福偉等.電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用[J].遼寧石油化工大學(xué)學(xué)報(bào),2013.

    Semantic Similarity;Tree Structure;Node Density;Semantic Coincidence Degree

    Improvement of Semantic Similarity Algorithm Based on Tree Structure

    WANG Zhen,LU Neng-zhi
    (College of Information Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)

    1007-1423(2015)17-0027-04

    10.3969/j.issn.1007-1423.2015.17.006

    王朕(1991-),男,安徽阜陽(yáng)人,碩士研究生,研究方向?yàn)殡娮由虅?wù)與信息系統(tǒng)

    2015-04-16

    2015-05-25

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    語(yǔ)義相似度;樹(shù)狀結(jié)構(gòu);節(jié)點(diǎn)密度;語(yǔ)義重合度

    陸能枝(1959-),男,工學(xué)博士,研究方向?yàn)闆Q策支持及其在港航信息工程中的應(yīng)用、電子商務(wù)、地理信息及物流信息化技術(shù)等

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