I detta dokument presenteras ett nytt mått av semantisk likhet i en is-en taxonomi, baserat på begreppet informationsinnehåll. Experimentell utvärdering tyder på att åtgärden fungerar uppmuntrande bra (en korrelation av r = 0,79 med en referensuppsättning bedömningar av mänsklig likhet, med en övre gräns på r = 0,90 för försökspersoner som utför samma uppgift), och betydligt bättre än den traditionella gränsräkningsmetoden (r = 0,66).
Ett mått på likhet baserad på begreppet informationsinnehåll (IC) presenterades av Resnik Ref.
Using Information Content to Evaluate Semantic Similarity in a Taxonomy
{'venue': 'Proceedings of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}