Uppskattningen av den semantiska likheten mellan termer är ett värdefullt verktyg för att göra det möjligt att förstå textresurser. Många semantiska likhetsberäkningsparadigm har föreslagits både som allmänna lösningar eller inramade inom konkreta områden såsom biomedicin. I synnerhet har ontologibaserade metoder varit mycket framgångsrika på grund av deras effektivitet, skalbarhet, brist på begränsningar och tack vare tillgången till stora och konsensus ontologier (som WordNet eller de i UMLS). Dessa åtgärder hindras dock av det faktum att endast en ontologi utnyttjas och därför beror deras återkallande på den ontologiska detaljen och täckningen. Under de senaste åren har vissa författare utvidgat några av de befintliga metoderna till att stödja flera ontologier. Problemet med att integrera heterogena kunskapskällor hanteras genom enkla terminologiska matchningar mellan ontologiska begrepp. I detta dokument strävar vi efter att förbättra dessa metoder genom att analysera likheten mellan den modellerade taxonomiska kunskapen och strukturen hos olika ontologier Som ett resultat av detta kan vi bättre upptäcka likheterna mellan olika ontologier och därmed förbättra likhetsuppskattningens noggrannhet. Två metoder föreslås för att ta itu med denna uppgift. De har utvärderats och jämförts med relaterade arbeten med hjälp av flera allmänt använda riktmärken för biomedicinska termer med hjälp av två standard ontologier (WordNet och MeSH). Resultaten visar att våra metoder korrelerar bättre, jämfört med relaterade arbeten, med de likhetsbedömningar som gjorts av experter inom biomedicin. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Mätningen av funktionsbaserade uppskattade semantiska likheter mellan ord enligt den strukturella egenskapen taxonomi, som inkluderade noder och kanter REF.
Enabling semantic similarity estimation across multiple ontologies: An evaluation in the biomedical domain
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}