一种知识本体包容性的评价方法

doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2009.06.008

计算机科学与探索 ›› 2009, Vol. 3 ›› Issue (6): 633-640.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2009.06.008

一种知识本体包容性的评价方法

阮佳彬+，杨育彬，林金杰，贺广南

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京 210093

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2009-11-15 发布日期:2009-11-15
通讯作者: 阮佳彬

Evaluate the Comprehensiveness of Ontology

RUAN Jiabin+， YANG Yubin， LIN Jinjie， HE Guangnan

State Key Laboratory for Novel Software Technology， Nanjing University， Nanjing 210093， China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2009-11-15 Published:2009-11-15
Contact: RUAN Jiabin

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种估计本体包容性（comprehensiveness）的方法。与一般方法不同，该方法不是简单地把本体中类和属性的个数当成本体的包容性，而是通过对语料库的统计分析，发掘出本体词汇在自然语言中的出现频率，从而更准确地反映了本体的包容性。它考虑到了本体的内容和包容性的关系，是对本体更深入地分析，因而对本体的构建和选择具有更好的指导意义。

关键词: 本体, 评价, 包容性, 度量

Abstract: A novel method is proposed to evaluate the comprehensiveness of ontology. Comparing with other methods that take the number of classes and properties in ontology as comprehensiveness measure， this method reveals the commonness of vocabulary in natural language by applying statistical analysis to a corpus， so as to capture the comprehensiveness of ontology more accurately. This method concerns about the connections between the content representation and comprehensiveness of ontology， which is expected to have a better guidance for ontology construction and selection because it renders a deeper analysis into ontology.

Key words: ontology, evaluate, comprehensiveness, metric

中图分类号:

TP301

阮佳彬+，杨育彬，林金杰，贺广南. 一种知识本体包容性的评价方法[J]. 计算机科学与探索, 2009, 3(6): 633-640.

RUAN Jiabin+， YANG Yubin， LIN Jinjie， HE Guangnan. Evaluate the Comprehensiveness of Ontology[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2009, 3(6): 633-640.

[1]	谭娅娅, 孔广黔. 基于深度学习的视频质量评价研究综述[J]. 计算机科学与探索, 2021, 15(3): 423-437.
[2]	孙冬璞, 曲丽. 时间序列特征表示与相似性度量研究综述[J]. 计算机科学与探索, 2021, 15(2): 195-205.
[3]	李艳娟，臧明哲，刘晓燕，刘扬，郭茂祖. 结合注意力机制和本体的远程监督关系抽取[J]. 计算机科学与探索, 2020, 14(9): 1554-1562.
[4]	廖芸，张骁，廖士中. 统一框架下在线核选择的竞争性分析[J]. 计算机科学与探索, 2020, 14(7): 1126-1132.
[5]	王红，李晗，李浩飞. 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究[J]. 计算机科学与探索, 2020, 14(2): 285-293.
[6]	于鹏. 逻辑公式间的Jaccard距离及其应用[J]. 计算机科学与探索, 2020, 14(11): 1975-1980.
[7]	邵俊健，王士同. 具有抗噪性能适用高维数据的增量式聚类算法[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(9): 1553-1566.
[8]	魏明桦，郑金贵. 自适应目标与内容匹配的层级图像分割算法[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(4): 681-692.
[9]	寇晓宇，吕天舒，张岩. 结合深度学习的网络邻居结构研究及应用[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(2): 239-250.
[10]	孙文鑫，刘玉锋，卓春英. 程度多粒度软粗糙集模型[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(10): 1793-1800.
[11]	韩玮，孙永河. 多粒度拓展语言层级群组DEMATEL改进方法[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(1): 169-180.
[12]	丁毅，王明亮，张道强. 差异性随机子空间集成[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(9): 1434-1443.
[13]	胡舒童，郭碧川，王剑. 光场熵：针对光场编码的客观评价指标[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(9): 1465-1474.
[14]	陈慧，李朝锋. 深度卷积神经网络的立体彩色图像质量评价[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(8): 1315-1322.
[15]	杨艳春，李娇，王阳萍. 图像融合质量评价方法研究综述[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(7): 1021-1035.

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Evaluate the Comprehensiveness of Ontology

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