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第1章 绪论1

1.1 国内外研究现状及分析1

1.1.1 国内外研究现状1

1.1.2 国内外研究分析5

1.2 本书的主要研究工作与创新点6

1.2.1 本书主要研究工作6

1.2.2 本书创新点7

第2章 概念相似度／相关度计算方法9

2.1 概念相似度计算中的本体和语料库9

2.1.1 WordNet本体简介9

2.1.2 语料库简介24

2.2 概念相似度和相关度关系25

2.3 概念语义相似度计算的既有研究成果26

2.4 本体的树结构（HCT）和图结构（HCG）32

2.4.1 HCT和HCG32

2.4.2 WordNet中的HCT和HCG结构32

2.4.3 HCT和HCG结构中影响语义相似度和相关度的因素33

2.5 基于HCT本体结构的语义相似度36

2.5.1 方法起源36

2.5.2 概念相似度计算的相关定义38

2.5.3 概念节点密度和相关概念节点对相似度计算的影响40

2.5.4 概念相似度计算44

2.6 基于HCG本体结构的语义相关度45

2.6.1 HCT结构和HCG结构的关系45

2.6.2 HCG中的整体部分关系的分类46

2.6.3 将HCG转换为HCT的方法51

2.7 案例分析53

2.7.1 案例1利用某大学信息学院本体来计算概念相关度53

2.7.2 案例2 WordNet本体58

2.8 小结66

第3章 语句相似度计算方法68

3.1 语句相似度计算简介68

3.2 语句相似度计算的既有研究成果68

3.3 基于本体的语句相似度计算方法69

3.3.1 语句相似度计算相关定义69

3.3.2 基于HCT本体结构的语句相似度计算方法71

3.4 案例分析73

3.4.1 案例1基于领域本体计算语句相似度73

3.4.2 案例2基于MSRP语料库的语句相似度计算76

3.5 小结85

第4章 文档相似度计算方法87

4.1 文档相似度计算简介87

4.2 文档相似度计算的既有研究成果87

4.3 基于本体的文档相似度计算方法88

4.3.1 文档相似度计算相关定义88

4.3.2 概念节点权重关系89

4.3.3 基于HCT本体结构的文档相似度计算方法91

4.4 案例分析95

4.4.1 案例1基于领域本体计算文档相似度95

4.4.2 案例2使用Michael D.Lee标准文档数据集计算文档相似度95

4.5 小结101

第5章 基于语义的领域搜索引擎103

5.1 搜索引擎工作原理103

5.2 基于语义相似度的索引技术106

5.2.1 相关技术及分析106

5.2.2 基于语义相似度计算的领域搜索索引技术106

5.3 基于语义相似度的排序技术109

5.3.1 已有排序技术与分析109

5.3.2 基于语义相似度计算的领域搜索排序技术109

5.4 小结112

附录 案例分析计算数据113

附录A 基于某大学信息学院分类的语义相似度计算结果113

附录B 语句相似度计算结果120

附录C 文档相似度计算结果174

参考文献194