基于语义词典和本体知识的概念相似度计算

基于语义词典和本体知识的概念相似度计算概念相似度的概念早在20世纪80年代提出，用于计算概念之间的相似度，已经成为计算机科学领域重要的研究课题之一，它扮演着重要的角色，在语义检索、自然语言处理和智能信息系统中发挥着重要作用。

其中，基于语义词典和本体知识的概念相似度计算（Concept Similarity Based on Semantic Dictionary and Ontology Knowledge）在研究中占据重要地位。

本文将对该课题展开全面的研究，研究目的是采用基于语义词典和本体知识的概念相似度计算方法，为自然语言处理和智能信息系统的研究与发展提供新的思路和技术支持。

首先，本文概括了近年来概念相似度计算研究的发展历程，对各种方法进行了概述，如基于统计的方法、基于语义角色的方法、基于递归的方法和基于本体的方法。

其中，基于本体的概念相似度计算方法是重要的研究课题，它将具体的概念映射到本体概念，然后计算概念之间的相似度，以提高概念相似度计算的准确性和精确度。

其次，本文重点介绍了基于语义词典和本体知识的概念相似度计算方法，通过检索语义词典及其下属本体，能够获得更多具体的本体信息，从而为概念相似度计算提供更多的参考依据。

再者，本文着重研究了该方法中概念间相似度计算方法，详细介绍了基于概念分支度量（CBM）、基于内容分支度量（CBM）、基于社会网络分支度量（SBM）、基于本体分支度量（OBM）和组合分支度量（CBM）的五大概念相似度度量方法，以及它们的优缺点和未来发展趋势。

最后，本文总结了基于语义词典和本体知识的概念相似度计算的发展历程，对未来的发展
潜力提出了分析，并介绍了应用该方法的现实项目。

基于语义词典和本体知识的概念相似度计算方法是一种比较复
杂的概念相似度计算方法，它把概念映射到本体概念，通过本体检索，可以获得更多具体的信息，从而提高概念相似度的准确性和精确度。

此外，本文着重介绍了概念间相似度计算方法，以及它们应用在自然语言处理和智能信息系统中的方法，为解决相关问题提供了新的思路和技术支持。

未来，基于语义词典和本体知识的概念相似度计算方法仍将深入研究和改进，成为计算机科学和自然语言处理等领域中的重要课题之一。