资源描述：
《模糊集间的语义关联度及其应用_何新贵》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、,第卷第期款年月各晃各模糊集间的语义关联度及其应用‘何新贵,北京系统工程研究所北京摘要本文提出了一种描述模糊集间近似程度的语义关联度概念它不仅与模糊集论域元素的隶属度有关,而且考虑了论域元素间的语义近似程度因此它比过去模糊数学中定义的各种距离,和贴近度等概念更加精细地刻划了模糊集间的相似性从而在人工智能和其它领域中可有广泛应用,文中列举了它在情报检索和正文分类等方面的应用实例此外,论文还给了两种近似地计算语义关联度的算法关
2、扭词语义关联度‘,模糊集问题的提出,为了使现有的计算机能处理与自然语言有关的各种问题让机器能理解自然语言自然是一条求之不得的途径但由于自然语言的复杂性,这条途径困难很大,可是客观上又有许多与自然语言有关的问题等待我们去解决对用自然语言书写的文献资料的检索是一个古典问题,但应该说至今并没有完满解决,要在浩瀚的文海中找到你所需要的材料首先面临一个如何把你的检索意图告诉计算机的“”,“”问题和“”传统上有按标题检索按作者检索按关键字检索等方式但当这些用于检索的信息不知道或知道得不清楚时或不确切这些
3、方法就失灵了这就提出了是否有更好检索方法的问题,,此外用自然语言书写的正文的分类问题也是经常遇到的另一个问题其中图书资料的分类就是一例这些事情如果全由人来做,由于人的主观随意性很大,不同的人往往有不同的处理原则和标准,很难对此做到一致而客观的解决可见,采用计算机来辅助处理这类问题也势在必行由于自然语言理解的彻底解决似乎在短时期内尚无希望因此开拓一条现实可行的途径,尽管可能解决得不太理想,或许只能作为人的辅助工具,仍然是很有意义的为此,我们首先要来引进一个可作为正文分类依据的关于模糊集的语义关联度的概
4、念并指出这种语义关联度的各种可能的应用,,本文一一收到一一定稿作者何折贵,研究员,主要研究领域为数据库,知识处理,模糊处理的理论与技术研究,,本文通讯联系人何新贵北京北京系统工程研究所一一软件学报卷模糊集间的语义关联度,,在过去为了实现在一定程度上的按正文语义进行检索采用了对每篇文献或情报资料“”,“”抽取几个最相关的关键字以便在一定程度上用这个关键字的集合来近似地表示原文的语义它或可作为检索的条件,或可作为分类的依据在此我们想将此方法进行推广,就是
5、“”,采用模糊关键字集来取代一般关键字集以便用它更精确地描述原文的语义设王,,,。,,,,。,,,。⋯小是一个模糊集合其中⋯是个关键字⋯是个,取值于」的相应关键字的隶属度隶属度在不同的场合可用来表示关键字在原文中的“”、“”、“”以重要性代表性出现频率及更抽象的其它度量含义等,,在「中作者曾提出过语义距离的概念可用它来度量两个模糊数或更复杂的模糊对象之间的相近程度语义距离已被成功地应用在模糊数据库中进行模糊检索为了更好地解,决上述情报检
6、索和正文分类之类的应用问题现在我们来引进模糊集之间的语义关联度的概念首先来定义一般集合间的语义关联度设,,,,,,,,,一⋯⋯且一《,为两个有限集为了使的每元素唯一地对应的某元素显然共有孟种对应方式‘,,,,,,⋯⋯急其中是的不同的元素假设我们已在的元素与元素之间定义了语义关联度,,,,,,它是。与之间的一实数表示语义无关表示语义相等且设,
7、定义集合和集合之间的语义关联度定义为,」,,,,,设一告并令自弋,,其中特别当一和时分别为,。一,二。长气‘,”‘,少万《么二。一,二,芝二,,,』萄二,,,易见当里时当且仅当集合和的两两元素最大表示与最为相关,,,,
8、间语义关联度全都为零时才等于零表示与完全无关且有镇现在我们进一步来把上定义推广到模糊集上定义设,,,,。⋯,,,,。,,,⋯且一,为两个模糊集类似地可建立盆种对应关系期何新贵模糊集间的语义关联度及其应用,,,,,,
