基于熵的WordNet概念IC模型

摘要：

提出一种用于计算WordNet中概念信息内容(IC)值的模型。引入熵的概念，不仅考虑概念的子节点数目和概念所处分类树中的深度，而且考虑了概念子节点的空间结构，使得概念的IC值更为精确。将该模型代入到基于IC的语义陒似度算法中，实验结果表明，该模型可有效提高算法的准确度。

关键词：信息内容、本体、语义相似度、子节点、分类树、熵

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金资助项目BS2010DX012

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：236-240,244