相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中．已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素，综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法，明确了语义相似度和相关度的区别与联系，系统地对算法进行了分类，最后对每类算法进行了详细的比较。
### 基于本体的语义相似度和相关度计算研究综述
#### 一、语义相似度与相关度的基本概念
语义相似度（Semantic Similarity）与语义相关度（Semantic Relatedness）是自然语言处理（NLP）领域中的两个核心概念。它们在多个应用场景中发挥着重要作用，如词义消歧、语音识别错误检测、信息抽取、文本摘要、姓名解析、文本相似度计算、文本分类和聚类等。
**语义相似度**：指的是两个概念之间的相似程度，通常指这两个概念本身具有某些共性特征。例如，“苹果”与“香蕉”在某种程度上是相似的，因为它们都是水果，有着类似的特征。
**语义相关度**：则更广泛，它不仅包括两个概念是否相似，还包括这些概念之间是否存在其他类型的关系。例如，“苹果”与“维生素C”之间的相关度很高，因为苹果富含维生素C，尽管它们之间并不存在明显的相似性。
#### 二、语义相似度与相关度的区别与联系
虽然语义相似度与语义相关度都是衡量两个概念之间关系的指标，但它们之间还是存在一定的区别：
- **相似度**关注的是两个概念之间的共同特性；
- **相关度**关注的是两个概念之间的联系，这种联系不仅仅局限于相似性。
此外，语义相似度可以看作是语义相关度的一个特例。例如，如果两个概念之间存在“isa”关系（即一个概念是另一个概念的一种），那么这两个概念就具有较高的相似度。相反，如果两个概念之间通过其他类型的关系（比如“partof”）连接起来，那么它们之间就存在相关性。
#### 三、基于本体的语义相似度与相关度计算方法
在语义相似度和相关度的计算中，常常会利用到本体（Ontology）。本体是一种形式化的词汇表，用于描述特定领域内的概念以及这些概念之间的关系。在英语语义相似度和相关度计算中，常见的本体包括WordNet和Wikipedia等。
##### 1. 基于树状本体结构的计算方法
这类方法主要关注树状结构中节点之间的关系来计算相似度或相关度。例如，在WordNet这样的层级结构中，可以通过测量两个概念之间的最短路径长度来确定它们的相似度。路径越短，表示两个概念之间的关系越密切。
##### 2. 基于图结构的计算方法
除了树状结构之外，还有一些算法利用图结构来计算相似度或相关度。在这种方法中，除了考虑“isa”关系之外，还会考虑其他类型的关系，比如“partof”、“uses”等。这种方法能够更好地捕捉到概念之间的复杂关系。
#### 四、影响因素分析
在基于本体的语义相似度和相关度计算中，影响其准确性的因素包括但不限于：
- **概念层次的深度**：概念在本体中的位置越深，通常表示其具有更多的特性，从而影响相似度计算。
- **共现频率**：两个概念在同一文档或上下文中出现的次数也会影响它们的相关度。
- **上下文信息**：不同上下文中，同一个概念的意义可能会发生变化，这也会影响到相似度或相关度的计算。
- **概念间的直接和间接关系**：除了直接的“isa”关系外，间接关系如“partof”也能提供额外的信息。
#### 五、现有算法分类及比较
根据不同的计算原理，现有的语义相似度和相关度算法可以分为以下几类：
1. **基于路径的方法**：这类算法通常利用两个概念在本体结构中距离最近的共同祖先节点的距离来衡量相似度或相关度。
2. **基于信息内容的方法**：此类算法考虑概念的信息量，即每个概念所携带的信息量越大，与其他概念的差异就越大，从而影响相似度的计算。
3. **基于分布信息的方法**：这类算法基于大量的文本数据集，通过统计分析来确定两个概念之间的相似度或相关度。
4. **基于语义角色的方法**：通过分析句子中的语义角色来确定概念之间的关系，进而计算相似度或相关度。
5. **基于深度学习的方法**：利用神经网络模型，特别是预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT等），来计算概念之间的相似度或相关度。
#### 六、结论
基于本体的语义相似度和相关度计算在自然语言处理领域中扮演着至关重要的角色。通过对不同计算方法的研究和应用，可以有效地提高诸如文本分类、信息检索等任务的性能。未来的研究可以从更深层次的角度出发，探索如何结合多种方法的优点，进一步提升语义相似度和相关度计算的准确性和鲁棒性。
