一种改进的面向文本的领域概念筛选算法

在语义技术及其应用中，本体学习是一个研究热点，而领域概念筛选则是本体学习的基础。对于领域概念筛选问题，领域一致度与领域相关度相结合的方法效果较好，却也存在信息描述不全的缺点，因此提出了一种针对此问题的改进的领域概念筛选算法。通过计算候选概念之间的语义相似度，识别出低频的具有同义关系和整体一部分关系的词语集，过滤掉部分冗余概念，然后采用改进的领域相关度和领域一致度相结合的公式进行筛选。实验表明，该方法提高了领域概念筛选的有效性。