陳衛(wèi)玲 袁乖寧 王 華 / 重慶科創(chuàng)職業(yè)學(xué)院

引文相似性測量模型

陳衛(wèi)玲 袁乖寧 王 華 / 重慶科創(chuàng)職業(yè)學(xué)院

CSLN 是引文語義鏈網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)相似度計(jì)算不能準(zhǔn)確的測量CSLN中引文間的相似性。本文在對引文的特征進(jìn)行分析后，提出了引文相似性測量模型，該模型能夠提高引文相似性測量的準(zhǔn)確性。

引文；CSLN；相似性

1.引言

引文網(wǎng)絡(luò)是指被引文獻(xiàn)與引用文獻(xiàn)之間因引用關(guān)系而形成的一種網(wǎng)絡(luò)。語義鏈網(wǎng)絡(luò)（SLN）是一個用于管理Web資源的語義數(shù)據(jù)模型[1]。一個典型的語義鏈網(wǎng)絡(luò)包含語義節(jié)點(diǎn)，語義鏈以及語義鏈推理規(guī)則。其中，語義節(jié)點(diǎn)可以是任意類型的資源、抽象概念或者是另外一個語義鏈網(wǎng)絡(luò)。語義鏈?zhǔn)菍Τ溄拥臄U(kuò)展，并為之添加語義關(guān)系。語義鏈繼承了超鏈接的易用性，使之具有推理能力，并且具有語義自組織性：任意節(jié)點(diǎn)可以連接到其他語義相關(guān)的節(jié)點(diǎn)。利用語義鏈推理規(guī)則可以推導(dǎo)出更多的語義鏈[2]。

在這篇文章中，我們首先介紹了傳統(tǒng)相似度計(jì)算模型，接著對引文的特征進(jìn)行深入的分析后，最后提出引文相似性測量模型，該模型能夠提高引文相似性測量的準(zhǔn)確性。

2.傳統(tǒng)相似度計(jì)算模型

當(dāng)我們進(jìn)行引文相似度計(jì)算時，最常用的方法是采用數(shù)學(xué)工具把引文表示成一個數(shù)學(xué)模型，然后在這個模型上進(jìn)行引文相似度運(yùn)算。傳統(tǒng)的相似度計(jì)算模型有向量空間模型和集合運(yùn)算模型等。

2. 1向量空間模型

向量空間模型VSM是六十年代末由Salton等人提出來的。VSM是一種代數(shù)的模型，目前已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于信息檢索等領(lǐng)域而且已經(jīng)取得了很好的效果。VSM的表示方法是它最與眾不同的優(yōu)點(diǎn)，VSM是通過把文本以向量的形式定義到實(shí)數(shù)域來對自然語言的文本進(jìn)行表示。這種對自然語言文本的表示方法極大的提高了文本的可操作性和可計(jì)算性。而模式識別和其它領(lǐng)域中的計(jì)算方法也采用了VSM這種對文本的表示方法[3]。

向量空間模型VSM的基本思想是：我們用向量來表示文檔，并且假設(shè)詞與詞之間是不相關(guān)的，這樣就可以簡化文檔中關(guān)鍵詞之間的復(fù)雜關(guān)系，從而使得向量空間模型VSM具備了可計(jì)算性。而在向量空間模型VSM中，把文檔看成是由相互獨(dú)立的詞條組 (T1，T2，T3，……，Tn) 所構(gòu)成，并且對于每一個詞條Ti根據(jù)這個詞條在文檔中的重要程度賦以該詞條一定的權(quán)值Wi。如果將這些相互獨(dú)立的詞條組(T1，T2，T3，……，Tn)看作是一個n維坐標(biāo)系中的坐標(biāo)軸，那么這些詞條的權(quán)重(W1，W2，W3，……，Wn)就這些坐標(biāo)軸所對應(yīng)的坐標(biāo)值。所以由這些詞條組(T1，T2，T3，……，Tn) 分解得到的正交詞條矢量組就構(gòu)成了一個文檔向量空間。

2. 2集合運(yùn)算模型

集合運(yùn)算模型中用的最多的是Jaccard系數(shù)方法：

其中， dj、dk是引文，引文是關(guān)鍵詞的集合。Sim(dj, dk)是引文dj和dk的相似度。

3.引文相似性測量模型

一篇引文是由標(biāo)題、關(guān)鍵字、正文等多個部分組成。因?yàn)橐牡母鱾€部分的重要程度不一樣，所以在計(jì)算兩個引文之間的相似性時我們應(yīng)當(dāng)把引文的各個部分分開當(dāng)作多個對象來分析，而不能把一篇引文當(dāng)作一個對象來分析。例如，引文的正文部分有大量的文字而且關(guān)鍵詞很分散，所以我們應(yīng)當(dāng)采用統(tǒng)計(jì)詞頻的方法來計(jì)算兩個引文之間的相似程度。而對于標(biāo)題和關(guān)鍵字，因?yàn)殛P(guān)鍵字是整個文章中非常重要的一部分，所占權(quán)重也非常大，因此這一部分我們必須要重點(diǎn)考慮。所以我們在計(jì)算引文相似性時應(yīng)該對關(guān)鍵字這一部分進(jìn)行單獨(dú)處理。

通過上述分析，本文提出了引文相似性測量模型，我們首先把一篇引文的各個部分分開來進(jìn)行相似性測量，然后再把各個部分綜合起來以此來計(jì)算兩篇引文之間的相似性。本文采用的相似性計(jì)算方法如下：

A.正文

引文的正文部分文字量通常都很大，所以我們在計(jì)算兩篇引文之間相似性時，首先將引文分解成一系列的句子序列，然后統(tǒng)計(jì)出兩篇引文中相同句子的數(shù)量和兩篇引文中共有的句子數(shù)量，最后用以下公式計(jì)算兩篇引文之間的相似性，引文相似度計(jì)算公式如下所示：

其中，d1和d2分別代表兩篇引文。

B.關(guān)鍵詞

一般來說，引文中都會有關(guān)鍵詞，關(guān)鍵字是對引文內(nèi)容的高度概括，是整篇引文最重要的部分。我們通?？梢酝ㄟ^計(jì)算兩個引文的關(guān)鍵詞集合來求出兩個引文之間的相似程度。假設(shè)引文d1和引文d2的關(guān)鍵詞集合分別是S(d1) 和S(d2)，其中S(d1) = (t1,t2, ……,tm)，S(d2) = (t1,t2, ……, tn)，那么兩篇引文之間相似度計(jì)算公式如下：

其中，引文d1的關(guān)鍵詞集合的個數(shù)m≥0 并且引文d2的關(guān)鍵詞集合的個數(shù)n ≥0。

C.引文相似性測量模型

因?yàn)橐牡闹攸c(diǎn)內(nèi)容分布在引文的不同部分，所以我們首先分別對這些部分進(jìn)行單獨(dú)的相似度計(jì)算，然后在這些相似度計(jì)算的基礎(chǔ)上得出引文相似性測量模型。

引文相似性測量模型如下:

其中，d1和 d2分別代表兩篇引文，sim（d1，d2）為兩引文之間的相似性。

4.總結(jié)

計(jì)算兩個引文之間的相似性有多種方法，因?yàn)镃SLN中的引文是許多對象的集合。單個對象的相似度計(jì)算顯然不能準(zhǔn)確的測量引文間的相似性。因此，有必要針對引文的不同部分使用不同的相似度計(jì)算方法。本文首先介紹了傳統(tǒng)相似度計(jì)算模型，然后在對引文各部分的特點(diǎn)進(jìn)行深入分析后，提出了引文相似性測量模型，該模型能夠提高引文相似性測量的準(zhǔn)確性。

[1]H. Zhuge, Y. Sun, and J. Zhang, “Schema theory for semantic link network,” in Proc. Fourth Int. Conf. Semantics, Knowledge and Grid SKG ’08, 2008, pp. 189-196.

[2]H. Zhuge, “Communities and emerging semantics in semantic link network: Discovery and learning,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng.,vol. 21, no. 6, pp. 785-799, 2009.

[3]侯海燕. 基于知識圖譜的科學(xué)計(jì)量學(xué)進(jìn)展研究[博士學(xué)位論文].大連:大連理工大學(xué)，2006.