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。     

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。     

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。     

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《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。     

一种基于知网的概念相似度计算方法

概念相似度计算是句子相似度计算的基础,以知网中的义原关系为依据,认为两个概念,其独立义原对相似度大小起着决定性作用;独立义原越相近,描述的信息差越小,它们的相似度也就越大.提出了一种基于知网的概念相似度的计算方法,定义了概念相似度公式.实验表明,据此计算概念相似度,在一定程度上和人的直观更加符合的结果.     

一种基于本体相似度计算的文本聚类算法研究

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类缺少涉及概念的内涵及概念间的联系,提出了一种基于本体相似度计算的文本聚类算法TCBO(Text Clustering Based on Ontology).该算法把文档用本体来刻画,以便描述概念的内涵及概念间的联系.设计和改进了文本相似度计算算法,应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,设计了具体的根据相似度进行文本聚类的算法.实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方面改善了聚类质量.     

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。     

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《知网》的汉语未登录词语义相似度计算

提出了一种基于《知网》的汉语未登录词语义相似度计算方法。该方法首先参照意合网络理论构造了语义关系匹配函数;接着在用概念图表示未登录词语义信息的基础上,根据节点在语义表示中的作用不同对其分类;然后应用匹配函数对弧、节点对及节点对集进行分类;最后设计了未登录词的整体相似度、不同类型节点对及节点对集相似度的计算方法。该方法能够合理分类未登录词的语义信息并能将其充分利用到计算过程中,实验结果证明此方法是有效的。     

一种基于知网的句子相似度计算方法

句子相似度是衡量文档相似度的基础,在自然语言处理领域中有着非常重要的作用。目前的句子相似度计算方法忽略了句子的结构对相似度的影响。本文在分析已有研究工作的基础上,提出了一种改进的句子相似度计算方法。依据知网对"实体概念"的描述,构造出义原的语义层次树,由各个义原在树中的相对位置,计算出义原之间的相似度。对三种义原加权求和得到词语之间的语义相似度。综合句子的表层相似度和句子的词语语义以及词语的相对位置关系,得到句子的整体相似度。实验表明,在同等的测试条件下,本文所提出的句子相似度计算方法在相似度比较上更符合人的直观感觉。     

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。     

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

现在信息检索的应用已经越来越广泛,但要在具体领域中做到准确搜索,仍然是一件比较难的事情。该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法,综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素,尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率,并最后通过实验,验证了该方法的可行性。     

一种基于语义相似度的信息资源语义聚类算法

根据各分布信息源信息单元实体类的语义相似度,对于信息单元实体类进行聚类,是半自动地进行本体映射、构建分布异构信息资源全局视图的重要步骤。本文面向分布信息资源统一信息视图构建需求,利用基于本体的元数据模型及语义相似度,在其基础上定义了语义聚类特征,基于语义聚类特征设计了一种基于语义特征树的混合层次聚类算法SCFBHCA。从理论和实验两个角度对SCFBHCA算法进行了分析,对比HCA和HCP,该算法具有增量式和扩展性且效率更高。     

基于大规模语料库的汉语词义相似度计算方法

词义相似度的计算是自然语言处理领域的关键问题之一,它在信息检索中的查询扩展、机器翻译中的模块识别,以及句法分析、词义消歧等任务中都发挥着重要的作用。该文研究了基于大规模语料库的汉语词义相似度计算方法,系统地比较分析了上下文特征权值的选择、向量相似度计算方法、基于窗口和基于依存关系的表征形式、新闻语体和网络语体的差异。实验结果表明,在网络语言语料上,基于窗口选取上下文特征,用互信息PMI来计算权值,采用cosine来计算相似度,取得了最好的词义相似度结果。