Resumen

Con el rápido desarrollo de la era de la información, diversos grupos sociales e instituciones correspondientes están produciendo una gran cantidad de datos de información cada día. Para tal almacenamiento e identificación de datos tan grandes, con el fin de gestionar dichos datos de manera más eficiente y razonable, surge el algoritmo de similitud semántica tradicional. Sin embargo, la precisión del algoritmo de similitud semántica tradicional es relativamente baja y la convergencia del algoritmo correspondiente es pobre. Basándose en este problema, este artículo comienza con la estructura conceptual del lenguaje, analiza la profundidad de la estructura del lenguaje y la distancia entre nodos, y analiza los dos niveles como punto de partida. Para la información de un tipo específico de marco de descripción de recursos de datos, se utiliza el peso de los bordes interconectados para el análisis de impacto a fin de realizar el análisis de impacto de similitud semántica de todos los datos de información. Basándose en las mejoras anteriores, este artículo también establece sistemáticamente el proceso de modelado

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Desarrollo; Era de la información; Algoritmo de similitud semántica; Estructura del lenguaje; Modelado de datos; Precisión.
• Keywords:Development; Information age; Semantic similarity algorithm; Language structure; Data modeling; Accuracy.