基于知网的词语语义相似度改进算法研究

词语语义相似度计算在很多自然语言处理相关领域都有着广泛应用.基于知网的现有词语语义相似度计算方法未深入考虑同棵义原层次树的义原距离、义原深度、义原密度及主次关系的影响,致使相似度计算结果并不够精确.针对该问题,提出一种词语语义相似度改进算法,通过分析知网中的义项表达式和义原层次树,用集合的加权平均值代替了义项相似度最大...     

基于《知网》的词语相似度计算方法

词语相似度计算中常用的一种方法是基于某种语义词典的计算。首先介绍《知网》中的基本概念和层次体系结构,借鉴刘群、李素建在词语相似度方面的基础理论,利用《知网》的义原层次体系结构计算出其中的义原相似度,再计算出概念的相似度,最后得到词语的相似度。还对其中的计算方法做出适当的改进调整,使其计算出的结果更加符合实际情况。     

基于《知网》的词语语义相似度改进及应用

提出了一种简单有效的词语语义相似度的计算方法,该方法利用《知网》中提取的1500多个义原,首先定义义原的距离,考虑到义原的深度、密度及参数对相似度的影响因素,定义了词语相似度。通过实例分析,该方法是行之有效地。     

基于《知网》的词语语义相似度算法

词语语义相似度计算在信息检索、文本聚类、语义消歧等方面有着广泛的应用。基于《知网》提出一种词语语义相似度算法。设计一种义原分类,将义原分为第一基本义原、其他基本义原和间接义原3类。与以往义项相似度计算方法不同,根据不同类义原对义项相似度影响的大小,分别使用不同的义原相似度计算方法进行义项相似度的计算。利用词语之间第一基本义原相似度最高的义项组合进行词语语义相似度计算,剔除相似度较低的组合对词语语义相似度结果的影响。实验结果表明,该算法能有效提高运算效率和精确度。     

基于《知网》的词语语义相似度改进算法研究

现有词语相似度计算方法未深入考虑义原之间的距离与义原深度的主次关系,或直接指定含具体词概念的相似度,导致计算结果不够精确。针对该问题,通过义原之间的距离限制义原深度对义原相似度的影响,分析统计《知网》中概念的义项表达式,使用第一基本义原(能反映具体词本质)替换概念义项表达式中出现的具体词,从而提出一种改进的词语语义相似度计算算法。实验结果表明,该算法能有效提高词汇相似度计算的精确度。     

一种基于《知网》知识描述语言结构的词语相似度计算方法

在中文信息处理中,词语相似度计算是一项基础而又核心的研究课题。基于《知网》的描述语言结构,改进了现有词语相似度计算方法。该方法考虑了词语的词性在相似度计算中的作用,同时对词语的第一义原作比对,减少了抽象义原的决定作用,改进了其他义原描述式的相似度计算方法,减少了搜索时间。实验证明,该方法提高了计算效率和计算结果的准确率,使词语相似度计算结果比较合理。     

一种改进的基于《知网》的词语语义相似度计算

中科院刘群的基于《知网》的词语相似度计算是当前比较有代表性的计算词语相似度的方法之一。在测试中我们发现对一些存在对义或反义的词语与同义、近义词语一样具有较高的相似度,一些明显相似的词反而相似度较低,如“美丽”与“贼眉鼠眼”的相似度为0.814 815,与“优雅”的相似度为0.788 360 ,“深红”与“粉红”的相似度仅为0.074 074,这将不利于进行词语的极性识别。基于文本情感色彩分析的需要,把词语相似度的取值范围规定为[-1,+1],在刘群论文的基础上,进一步考虑了义原的深度信息,并利用《知网》义原间的反义、对义关系和义原的定义信息来计算词语的相似度。在词语极性识别实验中,得到了较好的实验结果P值为99.07%,R值为99.11%。     

一种改进的基于《知网》的词语语义相似度算法

词语语义相似度计算在信息检索、文本聚类、语义消歧等方面有着广泛的应用。针对《知网》中现有词语语义相似度计算方法未考虑义原距离与义原深度的主次关系进行了研究,通过约束义原深度因素来改进了义原相似度算法。另外,提出了以词语间第一基本义原相似度最高的概念组合为计算对象,并引入动态加权因子实现了对词语语义相似度算法的改进。对改进前后的算法分别进行了实验,结果表明改进后的算法提高了词语语义相似度的准确性和客观性。     

汉语词语语义相似度计算研究

汉语词语的语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。该文提出了一种基于知网、面向语义、可扩展的相似度计算新方法,该方法从信息论的角度出发,定义了知网义原间的相似度计算公式,通过对未登录词进行概念切分和语义自动生成,解决了未登录词无法参与语义计算的难题,实现了任意词语在语义层面上的相似度计算。针对同义词词林的实验结果表明,该方法的准确率比现有方法高出近15个百分点。     

基于《知网》的词语相似度算法研究

基于《知网》的词语(句子)相似度计算通常是把义原(词语)之间的最优匹配做为运算的基本单位的,最终的整体相似度数值可由每一部分的相似度值通过适当的加权计算合成而来,这样的做法往往会造成一些匹配对的信息重复和结构不合理。针对这个问题,该文通过统计出两个直接义原集合间的共有信息(共性)和差异信息(个性)来计算集合的相似度,并把此方法引入到词语(句子)的相似度计算中去。最终的实验比对结果表明该文所采用的方法更为稳定和有效。     

一种改进的基于《知网》的词语相似度计算方法

《知网》是一部比较详尽的中文语义知识词典,共用1618个义原描述词语,故相关的词语用《知网》的概念描述时,有相同的义原。通过这一规律,与当前的词语相似度计算方法结合,提出改进的方法计算相关词对的相似度。并引入弱义原的概念,排除弱义原对词语相似度计算的干扰。实验证明：该改进方法更符合人的直观,更适用于文本挖掘。     

改进的基于《知网》的词汇语义相似度计算

针对当前基于《知网》的词汇语义相似度计算方法没有充分考虑知识库描述语言对概念描述的线性特征的情况,提出一种改进的词汇语义相似度计算方法。首先,充分考虑概念描述式中各义原之间的线性关系,提出一种位置相关的权重分配策略;然后,将所提出的策略结合二部图最大权匹配进行概念相似度计算。实验结果表明,采用改进方法得到的聚类结果F值较对比方法平均提高了5%,从而验证了改进方法的合理性和有效性。     

基于词项语义映射的短文本相似度算法

针对How Net语义词典对词项收录数量的有限性在一定程度上制约文本相似度运算准确性的问题,提出一种词项语义维度映射的方法。从词项词性的角度出发,按词性对短文本中词项进行切分,按词性特征对短文本之间进行词项归并,构建词性向量,依据词频和 How Net语义词典,词项完成词性向量中权值映射,将短文本之间相似度运算转换为词性向量之间相似度运算。将该算法运用于信箱测试数据集,实验结果表明,该算法提高了文本相似度运算的准确率和相似度平均值。     

知网的形式概念分析及概念相似度研究

将知网的义项、义原及其关系映射到形式化概念分析的语境中,生成一个基于知网的形式概念格.一方面,提供了一种将知网中概念关系转换为概念格的表征方式,从格中任意一个节点出发,可以很方便地访问到与此相关的各种知识,从而为信息检索和知识推理提供很大方便;另一方面,也提出了一种通过对形式概念格进行分析来计算概念相似度的方法.实验证明该方法克服了以往计算方法的若干不足,并能有效地在相关应用领域如协作学习言论分析中加以应用.