NÂNG CAO SỰ SO KHỚP GIỮA CÁC TÀI LIỆU ONTOLOGIES DỰA VÀO ĐÁNH GIÁ ĐỘ TƯƠNG ĐỒNG VỀ NGỮ NGHĨA

Phạm Thị Thu Thúy

Tóm tắt


Gần đây, ngôn ngữ bản thể học (OWL ontology) đã trở thành một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi để cung cấp một nguồn các khái niệm được định nghĩa chính xác. Số lượng tài liệu OWL tăng tỉ lệ thuận với sự phát triển của web ngữ nghĩa dẫn đến vấn đề không đồng nhất dữ liệu. Các khái niệm giống nhau có thể được định nghĩa khác nhau bởi các thuật ngữ khác nhau và nằm ở các vị trí khác nhau trong cấu trúc tài liệu. Do đó, việc xác định sự giống nhau của phần tử trong các tài liệu ontology khác nhau trở nên quan trọng đối với sự thành công của các hệ thống tích hợp thông tin và khai thác web. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một biện pháp đánh giá độ tương đồng ngữ nghĩa để so sánh các phần tử trong các tài liệu OWL khác nhau. Phương pháp này đề cập đến việc tính toán độ tương đồng về các mô tả của các phần tử và các mối quan hệ của phần tử đó với các lớp trên và con cái của nó. Chúng tôi đánh giá các công thức được đề xuất bằng cách tính toán và so khớp hai tài liệu OWL để xác định số lượng khớp giữa chúng. Kết quả thử nghiệm cho thấy sự cải thiện của chúng tôi về độ chính xác so với các phương pháp tiếp cận khác.


 



 


Từ khóa


matching; measure; ontology; OWL; semantic similarity

Toàn văn:

PDF (English)

Trích dẫn


Akbari, I., & Fathian, M. (2010). A Novel Algorithm for Ontology Matching. Information Science, 36(3), 324-334.

Cheng, L., Jiang, Y., Ju, H., Sun, J., Peng, J. Zhou, M., & Hu, Y. (2018). InfAcrOnt: calculating cross-ontology term similarities using information flow by a random walk. BMC Genomics 19 (Suppl 1), 919. https://doi.org/10.1186/s12864-017-4338-6

Do, H. H., & Erhard, R. (2002). COMA - A System for Flexible Combination of Schema Matching Approaches. Proceedings of the Very Large Data Bases conference (VLDB), (pp 610–621).

Fayez, A., & Althobaiti, S. (2017). Comparison of Ontology-Based Semantic-Similarity Measures in the Biomedical Text. Journal of Computer and Communications, 5(2), 17-27.

Han, X., Wang, Q, Guo, Y., & Cui, X. (2017). Geographic Ontology Concept Semantic Similarity Measure Model Based on BP Neural Network Optimized by PSO. Comput. Eng. Appl., 53, 32-37.

Jean-Mary, Y. R., & Shironoshita, E. P., & Kabuka, M. R. (2009). Ontology Matching with Semantic Verification. Journal of Web Semantics, 7(3), 235-251.

Jiang, J. J., & Conrath, D. W. (1997). Semantic similar- ity based on corpus statistics and lexical taxonomy. Proc. Int. Conf. on Research in Computational Linguistics, (pp.19-33).

Lin, D. (1998). An information-theoretic definition of similarity. Proceedings of the 15th International Conference on Machine Learning, (pp 296-304).

Mingxin, G., Xue, D., & Rui, J. (2013). From Ontology to Semantic Similarity: Calculation of Ontology-Based Semantic Similarity. Journal of Computational Systems Biology, 2013, https://doi.org/10.1155/2013/793091

Nguyen, T. T. A., & Conrad, S. (2015). Ontology Matching using multiple similarity measures. 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K), (pp. 603-611).

Preeti, R., & Sanjay, K. M. (2020). IWD towards Semantic similarity measure in ontology. Journal of Information and Optimization Sciences, 41(7). Applied Machine Learning for IoT and Smart Data Analysis (Part-II).

Resnik, P. (1999). Semantic similarity in taxonomy: An information- based measure and its application to problems of ambiguity in natural language. Journal of Artificial Intelligence Research, 11, 95-130.

Sánchez, D., Batet, M., Isern, D., & Valls, A. (2010). Ontology-based Semantic Similarity: A New Feature-based Approach. Expert Systems with Applications, 39(9), 7718-7728.

Stoilos, G., Stamou, G., & Kollias, S. (2005). A String Metric for Ontology Alignment. In proc. of the 4th International Semantic Web Conference, Springer LNCS, 3729, 624-637.

Sun, L., Wei, Y., & Wang, B. (2021). Similarity Calculation Method of Multisource Ontology Based on Graph Convolution Network. Chin. J. Netw. Inf. Secur., 7, 149-155. Retrieved from http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1366.TP.20210610.1503.004.html

Troy, S., & Crowe, M. (2005). WordNet.Net. Retrieved from http://opensource.ebswift.com/WordNet.Net

Xu, F., Ye, X., Li, L., Cao, J., & Wang, X. (2020). Comprehensive Calculation of Semantic Similarity of Ontology Concept Based on SA-BP. Comput. Sci., 47, 199-204.

Zhao, C., & Wang, Z. (2018). GOGO: An improved algorithm to measure the semantic similarity between gene ontology terms. Sci Rep 8, 15107, https://doi.org/10.1038/s41598-018-33219-y




DOI: https://doi.org/10.54607/hcmue.js.19.10.3648(2022)

Tình trạng

  • Danh sách trống