基于 HowNet 的用户兴趣挖掘研究及应用磁

搜索引擎中用户查询和网页资源之间的相似度研究一直是页面排序的研究核心。利用 HowNet 对词语的语义层次架构模型,对用户的检索词进行兴趣挖掘,同时对检索词和挖掘出的兴趣关键词的语义相似度计算方法进行改进,用户的检索请求与分块后的网页资源进行相似度迭代计算。实验结果表明,改进的算法使得页面排序的准确率和首页命中率有了较大提高。     

基于语义的信息检索模型

由于查询与文档中词语的不匹配现象导致一些相关的文档不能被成功地检索出来,在信息检索的研究与实现中,这是影响检索效果的一个很关键的问题。把概念图和知网结合起来,提出对应的相关反馈算法,重新计算词项权重,利用向量空间模型和语义相似度进行语义检索,并给出了语义检索模型。实验结果显示该方法取得了良好的效果。     

基于遗传算法的词语语义相似度计算研究

语义相似度计算就是把词语间语言学上的信息映射为0到1之间的数值。基于知识本体的语义相似度计算方法,利用知识本体提供的信息,建立词语关系和语义相似度之间的函数关系,该方法可解释性强、使用简单,成为语义相似度计算的一类重要方法。提出了一种基于《同义词词林》的语义相似度计算模型,该模型运用遗传算法探索了《同义词词林》语义编码与语义相似度之间的内在联系,建立了更符合《同义词词林》中所蕴含的语义相似信息的函数关系式。该方法使用遗传算法搜索知识与语义相似度的函数表达式,克服了先验模型中函数形式及调节参数的局限性,所得计算结果与人工判定结果的皮尔逊相关系数为0.8645,为使用人工智能方法挖掘自然语言处理中的规律提供了一种新的思路和方法。     

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。     

基于深度语义信息的查询扩展

随着互联网时代的到来,搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时,由于用户的搜索词范围过小,搜索引擎无法检索出需要的数据,此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法,提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型,来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持,从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布,利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中,使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率;尤其针对冷门搜索数据时,语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。     

基于主题短语的搜索引擎结果聚类

为了解决搜索引擎检索结果中的主题混杂现象,帮助用户快速准确地定位到有价值的信息,提出基于主题短语的搜索引擎结果聚类方法。首先从检索结果中提取查询词并与相邻词语组成主题短语,建立包含高频独立词语及主题短语的混合向量空间模型,同时引入同义词词林对特征项进行语义扩充,最后采用改进的k-means聚类算法对搜索结果进行聚类,并为各个类别提取类别标签。实验结果表明,该算法能有效提高聚类结果的准确率。     

基于深度语义信息的查询扩展

随着互联网时代的到来，搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时，由于用户的搜索词范围过小，搜索引擎无法检索出需要的数据，此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法，提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型，来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持，从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布，利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中，使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率；尤其针对冷门搜索数据时，语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。     

基于本体的石油地质领域知识服务系统研究

信息服务主要使用检索词匹配的方式来返回检索结果,致使无法全面获取与语义知识相关的资源,因而检索结果无法准确地反映知识资源与用户检索需求之间的相似度。经研究,以本体技术和语义检索技术为基础的知识服务系统能够有效弥补传统信息服务系统的不足,改善由于地质资料标准化程度低、语义不一致而造成的检索效率低等现象。本文根据石油地质学科知识特点,提出了基于本体的石油地质领域知识服务框架,将本体技术和语义检索技术应用到石油地质学领域,形成包含资源层、知识层、产品层及服务层的石油地质领域知识服务系统。首先研究领域本体的构建技术方法,从领域资源中抽取知识,建立了结构化的、计算机可读的石油地质领域知识--领域本体;然后研究面向知识服务的信息资源组织方法,整合了石油地质领域多元、异构资源,形成了面向多类应用需求及层次的石油地质知识产品;最后,利用开源搜索引擎工具包Lucene和Jena本体解析工具包,建立了简单的语义检索原型系统,通过基于本体的语义扩展,实现了语义检索试验。试验结果表明,基于本体的石油地质领域知识服务系统能够准确地为用户提供检索结果,提高地质资料知识服务效果。     

基于Logistic函数的《同义词词林》语义相似度计算

目前,词语语义相似度计算结果与人工判别结果存在一定差距主要是因为基于知识本体的语义相似度计算一般都是从数学计算的角度直接利用语义分类词典,而没有从词汇学角度充分利用词典中的语言学知识。因而提出运用语义场理论分析《同义词词林》中词语间的组织关系,阐述深度对语义相似度的决定性作用及分支信息的辅助作用。并且在《词林》深度与分支信息相结合的基础上,提出Logistic函数计算模型。运用上述方法对MC30语义相似度的计算结果与人工标注值之间的皮尔逊相关系数达到0.9540;均方根误差为0.0191;对RG65语义相似度的计算结果与人工标注值之间的皮尔逊相关系数达到0.9434;均方根误差为0.0193。     

一种基于语境的词语相似度计算方法

词语相似度计算是机器翻译、信息检索等自然语言处理领域的关键问题之一。传统的词语相似度计算方法,未能很好地考虑上下文信息对词语语义的约束,从而不能对语境变换带来的词语间相似度的差异进行有效的区分。该文引入模糊数学中隶属函数的概念计算词语上下文信息的模糊重要度,并结合基于《知网》的语义相似度计算方法,提出一种基于语境的词语相似度计算方法。实验表明,该算法可以根据语境有效地区分语义相近的词语。