基于WordNet的本体澄清

由于本体能够消除概念的混淆和重用知识,因此它的质量对于语义网技术的应用非常重要。为了提高本体的质量,很多的工作集中在概念建模,但是本体表示这个非常重要的方面一直被忽视。目前本体的表示使用的是词(term),但同一个词可能有很多不同的意思,这样在基于本体的应用时将导致不清楚或错误的理解。为了解决这个问题,使用定义在WordNet中的词义(sense)而不是词来作为本体的表示,其原因是词义只有唯一的意思。本体澄清的定义为利用目标词周围的本体元素和被它标注的文档附近的词,对目标词进行自动消歧的过程。通过计算目标词义和它的邻居词的语义相似度,语义相关度最大的词义将选为正确的词义。实验表明,我们的算法有很好的性能。与最好的消歧算法相比,概念(Concept)精度差不多是名词精度的2倍,关系(Property)精度差不多是动词精度的3倍。实验证明了我们的算法在半自动的本体净化过程中也是非常有效的。