基于SIM-DL的语义相似度测量与应用

### 基于SIM - DL的语义相似度测量与应用 在语义处理领域，相似度测量是一项关键技术，它能够帮助我们理解不同概念之间的关联程度。本文将详细介绍一种基于描述逻辑的相似度测量方法——SIM - DL，包括其框架理论、服务器架构以及在地名录应用场景中的实践。 #### 1. 相似度框架与理论 通过对多种相似度理论（包括特征驱动、几何驱动和模型驱动方法）的研究，我们发现了一些通用模式，这些模式共同构成了一个用于测量概念之间相似度的框架。该框架主要包含以下五个步骤： 1. **查询（搜索）和目标概念的选择**：根据应用场景和理论，确定要进行比较的概念。查询概念 $C_s$ 可以是本体的一部分，也可以使用共享词汇来表达。目标概念 $\{C_t\}$ 可以手动选择，也可以由查询的上下文确定。在某些情况下，上下文通过定义一个上下文概念 $C_c$ 来隐式指定目标概念，即所有被 $C_c$ 所包含的概念。 2. **概念转换为规范形式**：为了减少潜在的句法影响，在计算相似度之前，需要将被比较的概念重新表述为规范的标准形式。具体过程可分为归一化步骤和应用重写规则。对于几何表示，可以通过参考空间之间的映射来实现规范形式；对于基于描述逻辑的模型驱动测量，过程则更为复杂。以ALCHQ为例，我们开发了以下析取范式（DNF）： 概念描述 $C$ 处于标准形式当且仅当 $C = \top$，$C = \bot$ 或 $C = C_1 \sqcup... \sqcup C_n$，并且每个 $C_i$（$i = 1, ...n$）具有以下形式： \[ C := \bigcap_{A\in primitive(C_i)} A \cap \bigcap_{R\in N_R} \left( \bigcap_{C'\in existsR(C_i)} (\exists R.C') \cap \forall R.forallR(C_i) \cap \bigcap_{C'\in minR(C_i)} (\geq |minR(C_i)|R.C') \cap \bigcap_{C'\in maxR(C_i)} (\leq |maxR(C_i)|R.C') \right) \] 其中，$primitive(C)$ 表示 $C$ 顶层的所有（否定）原语（和 $\bot$）；$N_R$ 是可用角色的集合；$existsR(C)$、$minR(C_i)$ 和 $maxR(C_i)$ 分别表示在 $C$ 顶层存在 $\exists R.C'$（或最小/最大限制）的所有 $C'$ 的集合；$forallR(C_i)$ 表示通过合并 $C$ 顶层角色 $R$ 的所有值限制（$\forall R.C_i$）而得到的概念的交集；$|minR(C_i)|$ 和 $|maxR(C_i)|$ 分别表示 $C$ 顶层角色 $R$ 的最小和最大基数。同时，为了确保SIM - DL测量不受句法形式的影响，需要应用重写规则，例如将 $(\forall R.\bot)$ 映射为 $(\leq 0R.\top)$，将 $(≥1R.C) \cap (≥2R.C)$ 映射为 $(≥2R.C)$ 等。 3. **概念描述符的对齐矩阵定义**：为了确定概念描述的哪些部分进行比较，需要一个对齐矩阵。大多数理论假设相似度是一种二元关系，因此对齐矩阵会为 $C_s \times C_{tn}$ 的所有可能组合创建元组 $sim(X_s, Y_{tn})$。在基于特征的表示中，对齐矩阵简化为0/1匹配；对于SIM - DL，当比较两个概念时，会创建一个包含它们所有部分可能组合的对齐矩阵 $M_1$。在计算每个元组的相似度后，选择相似度值最高的元组进行进一步计算。同时，为了处理循环定义，矩阵和相似度函数需要实现一种阻塞机制，类似于描述逻辑中用于子归纳推理的表算法。 4. **对选定对应用构造器特定的相似度函数**：根据 $X_s$ 和 $Y_t$ 使用的构造器，需要应用不同的相似度函数。对于ALCHQ知识表示语言，SIM - DL为每个构造器提供了相似度函数。测量过程从并集级别开始，使用 $sim_u$ 函数；每个该级别上的概念由交集组成，这些概念之间的相似度通过 $sim_i$ 测量；交集内的概念可以是原语（$sim_p$）、存在量词（$sim_e$）、值限制（$sim_f$）或限定数量限制（$sim_{min}$ 或 $sim_{max}$）。此外，SIM - DL还支持角色层次结构（$sim_r$）以及时间和拓扑邻域（$sim_n$）来计算角色之间的相似度。 5. **确定归一化的总体相似度**：总体相似度基于所有考虑的元组 $sim(X_s, Y_{tn})$ 的相似度来确定被比较概念 $C_s$ 和 $C_t$ 之间的相似度。在大多数理论中，这一步通常是一个求和函数，并归一化为0到1之间的值。对于SIM - DL，每个相似度函数会使用比较元组的数量进行归一化，每个函数返回一个0到1之间的值给调用它的更高级别函数。 #### 2. 相似度服务器与接口 为了实现上述相似度测量方法，我们开发了基于DIG的语义相似度服务器，并提供了相关接口。 ##### 2.1 服务器架构 SIM - DL服务器基于嵌入式Jet