[论文解读] Calculating Semantic Similarity between Academic Articles using Topic Event and Ontology

Ming Liu, Bo Lang+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2017

Topic Modeling参考文献 29被引用 8

一句话总结

本文提出了一种新颖的方法，通过将研究内容建模为‘主题事件’——即研究目的、方法和领域三者整合的表示形式——利用领域本体计算语义相似度，从而实现学术论文的文档级语义相似度计算。该方法通过捕捉超越表面统计特征的全局语义结构，在性能上优于当前最先进方法。

ABSTRACT

Determining semantic similarity between academic documents is crucial to many tasks such as plagiarism detection, automatic technical survey and semantic search. Current studies mostly focus on semantic similarity between concepts, sentences and short text fragments. However, document-level semantic matching is still based on statistical information in surface level, neglecting article structures and global semantic meanings, which may cause the deviation in document understanding. In this paper, we focus on the document-level semantic similarity issue for academic literatures with a novel method. We represent academic articles with topic events that utilize multiple information profiles, such as research purposes, methodologies and domains to integrally describe the research work, and calculate the similarity between topic events based on the domain ontology to acquire the semantic similarity between articles. Experiments show that our approach achieves significant performance compared to state-of-the-art methods.

研究动机与目标

• 解决现有方法依赖表面统计特征进行文档级语义相似度计算的局限性。
• 通过捕捉超越单个概念或句子的全局结构与语义含义，提升学术文献中的语义匹配能力。
• 通过整合研究目的、方法与领域，构建学术论文的统一表示形式。
• 利用领域本体实现学术论文之间更精确的语义相似度计算。

提出的方法

• 将每篇学术论文表示为一个‘主题事件’，将研究目的、方法与领域整合为单一语义单元。
• 构建领域本体以建模研究领域内概念之间的关系，支持结构化的语义比较。
• 将每篇论文的关键组件（如目标、方法、领域）映射到本体中的节点，以支持形式化的相似度计算。
• 使用基于本体的距离度量方法（如路径长度或语义相关性得分）计算主题事件之间的语义相似度。
• 通过加权聚合多个维度（目的、方法、领域）的相似度得分，得出最终的文档级相似度分数。
• 利用本体中的分层与上下文关系，超越关键词重叠，进一步优化相似度计算。

实验结果

研究问题

• RQ1 主题事件能否有效表示学术论文的全局语义内容，以支持相似度计算？
• RQ2 与基于表面统计的方法相比，基于本体的相似度计算在文档级语义匹配方面有何改进？
• RQ3 将研究目的、方法与领域整合为统一的主题事件，在多大程度上提升了相似度计算的准确性？
• RQ4 所提出的方法是否在学术文献的语义相似度任务中优于当前最先进方法？

主要发现

• 所提出方法在文档级语义相似度任务中显著优于当前最先进方法。
• 将研究目的、方法与领域整合为主题事件，有助于更准确地建模全局语义含义。
• 基于本体的相似度计算通过捕捉超越词汇重叠的语义关系，降低了文档理解中的偏差。
• 由于通过领域本体实现结构化表示，该方法在多种学术领域中均表现出强鲁棒性。
• 实验结果证实，主题事件建模相比基线方法，能生成更具意义且上下文准确的相似度分数。