试卷相似度自动评估技术的研究

针对大规模考试管理中存在相似试卷识别的困难,提出一种试卷相似度自动评估算法.参考现有知网词汇语义相似度计算方法,结合试卷相似度计算领域特点,改进词汇语义相似度计算方法,提出试题相似度和试卷相似度计算模型,实现对试卷相似度的自动评估,提高了大规模考试管理的工作效率.通过抽取各专业部分试卷进行相似度自动评估测试,测试结果与人工评估结果基本一致,达到预期目标.     

一种基于搭配的中文词汇语义相似度计算方法

词汇间的语义相似度计算在自然语言处理相关的许多应用中有基础作用。该文提出了一种新的计算方法,具有高效实用、准确率较高的特点。该方法从传统的分布相似度假设“相似的词汇出现在相似的上下文中”出发,提出不再采用词汇在句子中的邻接词,而是采用词汇在二词名词短语中的搭配词作为其上下文,将更能体现词汇的语义特征,可取得更好的计算结果。在自动构建大规模二词名词短语的基础上,首先基于tf-idf构造直接和间接搭配词向量,然后通过计算搭配词向量间的余弦距离得到词汇间的语义相似度。为了便于与相关方法比较,构建了基于人工评分的中文词汇语义相似度基准测试集,在该测试集中的名、动、形容词中,方法分别得到了0.703、0.509、0.700的相关系数,及100%的覆盖率。     

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。     

改进的主客观结合的词语语义相似度算法

鉴于词语表达形式与词语语义的多样性,词语语义相似度计算是自然语言处理、智能检索、文档聚类等领域的一个研究热点。文中根据词语表达方式的特点,在基于词语语义词典和基于大规模语料库这两种计算词语语义相似度方法的基础之上,提出一种改进的主观和客观相结合的词语相似度计算方法。从方法论的角度,本算法既融合了主观经验主义思想也融合了客观的理性主义思想,使得词语语义相似度的计算结果能够更加准确。实验结果表明采用文方法是有效的,能够显著提高词语语义相似度计算结果的准确性。     

基于搜索引擎的词汇语义相似度计算方法

词汇语义相似度的计算在网页浏览和查询推荐等网络相关工作中起着重要的作用.传统的基于分类的方法不能处理持续出现的新词.由于网络数据中隐藏着大量的噪音和冗余,鲁棒性和准确性仍然是一个挑战,因此提出了一种基于搜索引擎的词汇语义相似度计算方法.语义片段和检索结果的页数被用来去除词汇语义相似度计算过程中的噪音和冗余.此外,还提出了一种方法来整合查询结果页数、语义片段和显示的搜索结果的数量,该方法不需要任何先验知识与本体.实验结果显示,所提出的方法在Rubenstein-Goodenough测试集的相关系数为0.851,优于现有的基于网络的词汇语义相似度计算方法,同时在搜索引擎的查询扩展任务中具有较为良好的应用效果.     

结合深度特征和信息量的三维模型标注方法

针对三维模型语义检索应用,提出一种三维模型语义自动标注方法,建立三维模型内容特征和语义特征之间的映射关系。首先,利用基于深度信息的特征提取方法计算三维模型形状特征描述符,在单位立方体的六个面上正交投影后获取六幅深度缓存图像,提取图像二维傅立叶变换后的270维低频系数作为三维模型内容特征。其次,针对语义词汇之间相似度计算需要,提出一种语义相似度计算方法,采用本体层次结构的深度、宽度、同义词集密度信息计算词汇信息量,定义语义词汇间的信息量关系,得到语义相似度。再次,利用语义排歧策略消除语义词汇二义性,提高语义词汇相似度计算的准确性。最后,融合三维模型内容特征相似度计算和本体语义相似度计算方法,利用样本库中相似模型包含的词汇概率信息和模型内容相似度值,计算待标注模型的语义描述信息。通过模型标注实验,验证了该方法的准确性。     

针对构件测试本体的语义相似度计算方法

为了提高构件测试信息的检索效率,针对现有本体语义相似度计算方法作用于构件测试本体时容易出现漏检的问题,提出一种结合本体概念和属性的综合语义相似度计算方法。该方法首先结合概念的结构、层次、子代节点个数和祖先节点个数等因素计算概念相似度;然后,结合属性的概念相似度和数据类型相似度计算属性相似度;最后,综合概念相似度和属性相似度计算本体的语义相似度。实验表明该方法可以有效应用于构件测试领域及其他领域的信息检索。     

基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要．该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现方法．通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论．文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上．引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法．     

一种计算组合词汇语义相似度的方法

对语义相似度的研究,已产生了许多计算模型和计算方法.这些模型和方法大多集中于简单词汇之间的相似度计算,很少有涉及两个或多个词汇组合的相似度计算.在本体匹配与服务发现的过程中,与本体有关的概念不可避免的会出现由两个或多个词汇组合成的组合词汇.在WordNet相似度计算基础上,综合考虑了词汇间的各类相似度,提出了一种计算组合词汇的语义相似度的方法.实验表明,该方法能有效提升相似度计算的有效性和准确性.     

自动成卷系统的试卷相似度研究

自动成卷是把人工智能技术与人类教育专家的知识和经验相结合,由计算机来自动设计试卷内容,本文为来自动成卷系统设计并实现了一种计算试卷相似度的方法.对专家选定的样卷,该系统能够自动地在题库中寻找合适的试题,利用信息检索领域中句子相似度的计算算法,计算出试题相似度,进而计算出试卷的相似度,对试卷的相似度进行了定量表示,从而提高了自动成卷的质量.     

结合语境与布朗聚类特征的上下位关系验证

对海量文本语料进行上下位语义关系自动抽取是自然语言处理的重要内容,利用简单模式匹配方法抽取得到候选上下位关系后,对其进行验证过滤是难点问题。为此,分别通过对词汇语境相似度与布朗聚类相似度计算,提出一种结合语境相似度和布朗聚类相似度特征对候选下位词集合进行聚类的上下位关系验证方法。通过对少量已标注训练语料的语境相似度和布朗聚类相似度进行计算,得到验证模型和2种相似度的结合权重系数。该方法无需借助现有的词汇关系词典和知识库,可对上下位关系抽取结果进行有效过滤。在CCF NLP&2012词汇语义关系评测语料上进行实验,结果表明,与模式匹配和上下文比较等方法相比,该方法可使 F 值指标得到明显提升。     

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%。     

基于词汇语义信息的文本相似度计算

传统的文本相似度计算大多基于词匹配的方法,忽略了词汇语义信息,计算结果很大程度上取决于文本的词汇重复率。虽然分布式词向量可以有效表达词汇语义关系,但目前基于词向量的文本处理方法大都通过词汇串联等形式表示文本,无法体现词汇在语料库中的分布情况。 针对以上问题,本文提出了一种新的计算方法, 该方法认为基于统计的文本向量各元素之间存在相关性,且该相关性可通过词汇语义相似度表示。 因此, 本文利用词汇相似度改进了基于余弦公式的文本相似度计算方法。 实验表明该方法在 F1 值和准确度评价标准上优于其他方法。     

基于交通领域知识网络的词汇语义相似度计算

针对传统基于wordnet的词汇语义相似度计算方法中隔离抽象词汇和具象词汇,以及片面依赖上下义关系的不足,提出了基于交通领域知识网络的词汇语义相似度计算方法.基于上下义、工具-工具对象、部件-整体等概念关系准则构建了交通词汇的知识网络图谱,提出了修正的平均路径长度参量计算网络中词汇的语义相似度,得到更高的语义一致性结果.实验表明,在Finkelstein的353对词汇集上,本文算法能够获得比传统方法更符合人工判断的语义相似度.     

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。     

使用网络搜索引擎计算汉语词汇的语义相似度

汉字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。文中利用网络搜索引擎提供的信息来计算汉语词对的语义相似性。首先通过程序访问搜索引擎,获取汉字词汇的搜索结果数,并依此实现了相似度计算模型WebPMI;然后描述了根据查询返回的文本片段进行语义相关性分析的模型CODC;最后,结合这个两个模型,给出了文中算法的伪代码。实验结果显示,文中的算法较好地利用了互联网信息,实现了一种较新的汉语词汇语义相似度计算方法,接近于利用词典提供的信息计算相似度的传统算法。     

结合潜在语义分析与点互信息的同义词抽取

同义词在信息检索、自动文摘、情感分析、机器翻译等应用中都发挥着重要的作用。该文提出在大规模语料中结合潜在语义分析与上下文互信息进行同义词挖掘的方法,分析了不同的词汇上下文窗口选择、权值计算、潜在语义分析降维、余弦相似度计算在同义词抽取中的作用。实验结果表明,同义词抽取的效果明显提高。     

基于框架语义分析的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的;在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.     

融合骨架结构与相关传递性的三维模型标注方法

为了提高和改进三维模型自动语义标注技术,弥补已有的模型自动语义标注方法在精确性和鲁棒性方面的不足,在三维模型与语义词汇相关传递原理的基础上,提出一种融合相似词汇概率、模型语义直接相关性和模型整体相似性的三维模型与语义词汇之间的相似度计算算法。并结合模型骨架结构的拓扑属性与局部突起的几何形状属性在模型检索中的应用,设计出一种新的三维模型自动语义标注方法。一系列的实验结果验证了该方法的准确性与鲁棒性。     

语义相似度计算在语义标注中的应用

提出了一种词汇和本体概念间的语义相似度计算方法。该方法利用编辑距离和维基百科从语法和语义两方面综合考虑词汇和概念间的语义相似度。在领域本体的指导下,将方法应用于语义标注过程,建立词汇与本体概念之间的映射。在标注过程中建立知识库,提高算法性能,实验结果说明该方法是行之有效的。