Abstract-This paper presenterar en metod för att mäta den semantiska likheten mellan begrepp i Knowledge Graphs (KGs) såsom WordNet och DBpedia. Tidigare arbete med semantiska likhetsmetoder har fokuserat på antingen strukturen i det semantiska nätverket mellan begrepp (t.ex. gånglängd och djup) eller endast på begreppens informationsinnehåll (IC). Vi föreslår en semantisk likhetsmetod, nämligen wpat, för att kombinera dessa två metoder, med hjälp av IC för att väga den kortaste väglängden mellan begrepp. Konventionell corpus-baserad IC beräknas från fördelningen av begrepp över textkorpus, som krävs för att förbereda en domän corpus som innehåller kommenterade begrepp och har höga beräkningskostnader. Eftersom fall redan extraheras från textkorpus och kommenteras av begrepp i KGs, graf-baserade IC föreslås att beräkna IC baserat på fördelningen av begrepp över instanser. Genom experiment utförda på välkända ordlika dataset visar vi att wpatens semantiska likhetsmetod har resulterat i en statistiskt signifikant förbättring jämfört med andra semantiska likhetsmetoder. I en verklig klassificeringsbedömning har wpatmetoden dessutom visat de bästa resultaten när det gäller noggrannhet och F-poäng.
I REF föreslogs metod "wpath" för att kombinera de två konventionella mätmetoderna: informationsinnehåll och väglängdsbaserat mått för att mäta semantisk likhet i kunskapsbaserade diagram (KG) och DBPedia.
Computing Semantic Similarity of Concepts in Knowledge Graphs
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}