DBpedia 中的语义相关性：一项比较与实验评估

评估 Web 资源的语义相关性仍是一项开放挑战。本文关注基于知识的方法，其作为基于语料库方法的替代方案，通常依赖于知识图谱的可用性。特别地，我们从现有文献中选取了 10 种方法，并按其相邻资源、三元组模式以及基于三元组权重的方法进行了归类。这些方法已使用 DBpedia 作为参考 RDF 知识图谱进行了实现与评估。由于 DBpedia 持续演进，文献中这些方法所提供的实验结果并不具备可比性。为此，本工作在同一 DBpedia 发布版本上一次性运行所有这些方法，并针对 14 个知名黄金数据集进行了实验。基于根据实验结果所得与人类判断的相关性数值，对 RDF 三元组进行加权并结合评估连接被比较资源的所有有向路径，是在 DBpedia 中计算语义相关性的最佳策略。