48、迈向逻辑程序的近似本体无关方法

迈向逻辑程序的近似本体无关方法

在逻辑程序的处理中，语义匹配和推理是关键问题。传统方法往往在处理词汇差异和语义模糊时表现不佳，而本文提出的近似本体无关方法为解决这些问题提供了新的思路。下面将详细介绍该方法的核心内容。

1. 基础模型构建

该方法基于一个由集合对 (Term, Context) 构成的参考语料库。其中，Term 是术语集合，Context 是语料库中的上下文窗口集合。例如，一组文档可视为上下文窗口集合，文档中出现的所有术语构成术语集合。

术语集合用于定义术语向量空间 VS term 的基 Termbasis，上下文窗口集合用于定义分布向量空间 VS dist 的基 Contextbasis。在 VS term 中，上下文窗口 cj 可表示为：
[
\overrightarrow{c_j} = \sum_{i=1}^{t} v_{i,j} \overrightarrow{k_i}
]
其中，若术语 ki 出现在上下文窗口 cj 中，$v_{i,j}$ 为 1，否则为 0。

在 VS dist 中，术语 x 表示为：
[
\overrightarrow{x} = \sum_{j=1}^{t} w_j \overrightarrow{c_j}
]
其中，$w_j$ 是归一化术语频率 $tf_j$ 与逆文档频率 idf 的乘积，即：
[
w_j = tf_j \times idf = \frac{freq_j}{count(c_j)} \times \log \frac{N}{n_{cj}}
]
这里，$freq_j$ 是术语 x 在上