中文语义相关度计算模型研究

现有的中文语义相关度计算模型对相关度的定义并不明确和统一,且计算方法多以相似度计算为基础,导致应用语义相关度存在局限。提出了一个新的语义相关的定义,认为两个词所表达的概念之间,如果存在用类似“知网”的知识描述体系所描述的语义关系,那么这两个概念之间就是语义相关的。通过挖掘这些直接或间接的关系,提出了一种新的语义相关度的计算模型,适用于所有类似知网的知识体系中语义相关度的计算。最后将该计算模型应用于词义排歧,验证了该计算模型的有效性。     

领域本体中概念间语义相关度的概率估计

根据贝叶斯定理提出一种衡量领域本体中概念间语义相关度的概率模型。该模型定义在不同语义关系之上,基于极大似然估计法利用语义距离来对语义关系进行参数估计。并在此基础给出一种计算任意两个概念之间语义相关度的方法。公开数据集上的实验结果表明该方法估计出的概念语义相关度具有相当的有效性,应用在语义查询扩展中可明显提高检索效果。     

《知网》语义关系图的自动构建

在真实语言环境中,词语间的联系普遍存在、错综复杂。为了更好融合和使用各种语义资源库中的语义关系,构建可计算的汉语词汇语义资源,该文提出了通过构建语义关系图整合各种语义资源的方法,并在《知网》上实现。《知网》作为一个知识库系统,对各个词语义项是以分条记录的形式存储的,各种词汇语义关系隐含在词典文件和义原描述文件中。为提取《知网》中语义间的关系,本文首先将《知网》中的概念以概念树的形式重新表示,并从概念树中提取适当的语义关系,构建语义关系图。经过处理,得到88种589 984条语义关系,图上各种节点具有广泛的联系,为基于语义关系图的进一步分析和计算打下了基础。     

基于知识图的汉语词汇语义相似度计算

提出了一种基于知识图的汉语词汇相似度计算方法,该方法以《知网》2005版为语义知识资源,以知识图为知识表示方法,在构造词图的基础上,以知网中的语义关系为依据对词汇概念中的义原进行分类,通过计算不同类型义原的相似度得到概念的相似度;为了对词汇相似度计算方法进行客观评价,设计了词汇相似度计算方法的量化评价模型;采用该模型对所提出的计算方法进行评价,试验结果证明此方法的有效度为89.1%。     

一种基于语义关系图的词语语义相关度计算模型

词语的语义计算是自然语言处理领域的重要问题之一,目前的研究主要集中在词语语义的相似度计算方面,对词语语义的相关度计算方法研究不够.为此,本文提出了一种基于语义词典和语料库相结合的词语语义相关度计算模型.首先,以HowNet和大规模语料库为基础,制定了相关的语义关系提取规则,抽取了大量的语义依存关系;然后,以语义关系三元组为存储形式,构建了语义关系图;最后,采用图论的相关理论,对语义关系图中的语义关系进行处理,设计了一个基于语义关系图的词语语义相关度计算模型.实验结果表明,本文提出的模型在词语语义相关度计算方面具有较好的效果,在WordSimilarity-353数据集上的斯皮尔曼等级相关系数达到了0.5358,显著地提升了中文词语语义相关度的计算效果.     

基于知网的个人微博语义相关度的聚类研究

聚类相关度大的个人微博有助于快速了解博主的专业兴趣和经历,目前的短文本聚类方法缺乏对于语义和句子相关度的充分考虑,提出了一种基于知网的个人微博语义相关度的聚类方法。其要点如下:(1)利用Skip-gram训练大量微博文本生成词汇向量;(2)根据词汇义原进行句内词汇消除歧义;(3)分别计算个人微博之间词汇和句子的相似度并将其综合得到博文相关度;(4)根据博文相关度进行个人微博的聚类。实验表明,相较于层次聚类法、密度聚类法,本文算法的准确度有明显提高。     

面向词义消歧的词语相关度计算

为解决词义消歧问题,引入了语义相关度计算。研究并设计了词语相关度计算模型,即在充分考虑语义资源《知网》中概念间结构特点、概念信息量和概念释义的基础上,利用概念词与实例词间的搭配所表征的词语间强关联来进行词语相关度的计算。实验结果表明,该模型得到的语义相关度结果对于解决WSD问题提供了良好的支撑依据。     

面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法

针对民航突发事件领域本体非分类关系的语义查询扩展问题,提出一种面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法。该方法在数据属性方面,提出基于属性类型和属性值的语义相关度计算方法;在对象属性方面,针对查询词与本体概念或实例存在多种对象属性问题,提出基于对象属性的语义相关度计算方法,并结合领域本体在民航突发事件案例的语义查询过程给出了该方法的实现效果分析。该方法不仅有效地提高了语义查询的准确率和查全率,也为民航突发事件的应急决策提供了更好的方法支持。     

基于词汇语义计算的文本相似度研究

基于《知网》的词汇语义计算方法揭示了词汇间的语义信息。根据文本的向量空间模型描述形式,采用了基于《知网》的词汇语义计算方法来计算两篇文章向量的相关性,并用最大匹配算法来获得这两篇文章的相似度,通过该计算过程达到揭示文本所蕴涵概念的目的,并用实验对该方法的有效性进行了验证,提出了今后的改进方向。     

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。