融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算

针对当前《知网》的词语语义描述与人们对词汇的主观认知之间存在诸多不匹配的问题,在充分利用丰富的网络知识的背景下,提出了一种融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。首先,考虑了词语与词语义原之间的包含关系,利用改进的概念相似度计算方法得到初步的词语语义相似度结果;然后,利用基于搜索引擎的相关性双重检测算法和点互信息法得出进一步的语义相似度结果;最后,设计了拟合函数并利用批量梯度下降法学习权值参数,融合前两步的相似度计算结果。实验结果表明,与单纯的基于《知网》和基于搜索引擎的改进方法相比,融合方法的斯皮尔曼系数和皮尔逊系数均提升了5%,同时提升了具体词语义描述与人们对词汇的主观认知之间的匹配度,验证了将网络知识背景融入到概念相似度计算方法中能有效提高中文词汇语义相似度的计算性能。     

一种基于义原信息量的词语相似度计算方法

国内利用知网计算中文词语相似度通常采用基于义原距离和深度的方法,计算结果依赖于公式的设计和参数的选取.针对词语相似度的计算,文章提出采用知网义原信息量来计算中文词语相似度,根据信息论中计算两个事物相似度的思想,利用知网的分类体系来计算义原信息量,从词语概念的主类义原信息量、义原及其角色关系的信息量及义原结点相似度三个方面来综合计算词语的相似度,与刘群和知网在线的方法进行比较,实验结果显示本文方法与人的判断更为接近.     

一种改进的本体语义相似度计算及其应用

词语相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.词语相似度的计算方法一般是利用大规模的语料库来统计.本体给词语间相似度计算带来了新的机会.利用本体结构上的ISA关系,提出了本体内部概念之间的相似度计算方法.实验结果表明,该方法能充分利用本体特点来计算相关概念之间的相似度.结合一个简单本体,介绍了如何计算概念间的相似度,及其在智能检索系统中的应用.     

基于HNC理论的词语相似度计算

该文运用自然语言处理的概念层次网络(Hierarchical Network of Concepts,HNC)理论提出了一种词语相似度计算方法。该方法利用HNC理论词汇层面联想的概念表述体系,根据HNC映射符号的编码规则和符号映射理论,综合概念内涵、概念外部特征、概念类别和组合符号来计算词语的相似度,并与基于知网的词语相似度算法和人工的主观判断的相似度进行了比较分析。实验结果表明,该方法能够较好地反映词语之间的语义差别,与人的直观判断基本一致,是一种有效可行的方法。     

基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法

汉语词语间语义相似是词语间的基本关系之一,文章提出了一种基于知网和知识图的词语语义相似度计算的方法,通过改进传统的知识图表示方式,根据知网中概念项的抽取结果对词语的义项进行表示,用词图的相似度来表示相应词语的语义相似度。实验结果表明该算法对词语间语义相似度计算是有效的。     

多特征结合的词语相似度计算模型

词语相似度计算在基于实例的机器翻译、信息检索、自动问答系统等有着广泛的应用。词语相似度的计算一般都是在基于《知网》的义原的基础上,通过计算概念之间的相似度来获取。文中在综合考虑义原距离、义原深度、义原宽度、义原密度和义原重合度的基础上,利用多特征结合的方法计算词语相似度。为了验证算法的合理性,利用Miller和Charles文献给出的基准词作为测试集合,将计算得到的词语相似度的值与专家值进行比较,计算其皮尔逊相关系数,计算结果达到了0.852。实验结果表明多特征结合的词语相似度计算和专家评定的词语相似度计算非常吻合。     

一种基于语义的中文文本相似度算法

利用《知网》计算词语的语义相似度,通过提取关键词进行文本相似度计算.将文本分词并过滤停用词后,结合词语的词性、词频和段频计算词语的权值,以便提取文本的关键词,通过计算关键词之间的相似度来计算文本之间的相似度值.实验结果与对比值进行差异显著性分析表明,本文提出的方法相比传统的语义算法和向量空间模型算法,其精确性有了进一步的提高.     

基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算

提出一种基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。利用义原在层次体系树的深度、密度、信息量优化义原的相似性计算。将逐点共有信息（PMI）算法与归一化谷歌距离（NGD）算法结合优化基于搜索引擎的词汇语义相似度计算。将词汇的词性作为权重因子融合知网与搜索引擎的词汇相似度计算结果。实验结果表明,与基于知网和基于搜索引擎的语义相似度计算方法相比,所提出的方法在NLPCC测试集上的平均相似度更接近于测试集的评测标准,在汽车票务领域的词汇相似度计算中具有较好的应用效果。     

基于知网与词林的词语语义相似度计算

该文提出了一种综合知网与同义词词林的词语语义相似度计算方法。知网部分根据义原层次结构的特征,采用了顶部平缓而底部陡峭的曲线单调递减的边权重策略,改进了现有的义原相似度算法;词林部分采用以词语距离为主要因素、分支节点数和分支间隔为微调节参数的方法,改进了现有的词林词语相似度算法。然后再根据词语的分布情况,采用综合考虑知网与同义词林的动态加权策略计算出最终的词语语义相似度。该方法充分利用了词语在知网与词林中的语义信息,极大地扩充了可计算词语的范围,同时也提高了词语相似度计算的准确率。     

基于多重继承与信息内容的知网词语相似度计算

针对目前中文词语语义相似度方法中,基于信息内容的算法研究不足的问题,对知网信息模型上使用基于信息内容的中文词语相似度算法进行了研究。根据知网采用语义表达式表示知识而缺乏完整概念结构的特点,通过抽取知网语义表达式中的抽象概念,结合原知网义原树构建具有多重继承特征的知网义项网作为基于信息内容的计算本体。根据该义项网,对基于信息内容的词语相似度算法进行了改进,提出了新的信息内容含量计算方法。经过Miller&Charles（MC30）基准平台的测试,验证了基于信息内容方法在计算中文语义相似度方面的可行性,也证明了本文的计算策略和改进算法的合理性。