基于医疗本体的语义相似度评估方法

为了能够正确地理解医疗概念和精确地分析临床记录,提出了一种基于概念信息量的方法来衡量概念之间的语义相似度.引进了计算概念信息量的算法,从医疗本体的分类知识中来计算概念的信息量.介绍和分析了常用的语义相似度算法,根据概念的信息量来重定义这些语义相似度算法,产生新的基于概念信息量的语义相似度算法.通过使用一个医疗术语的评估标准和一个标准的医疗本体来评估和比较这些算法.实验结果表明,相比常用的语义相似度算法,重定义后的算法有效地改善了概念相似性评估的准确性.     

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。     

一种基于《知网》的文本语义相似度的计算方法

论文提出一个基于语义的文本间的相似度算法,以文本的特征词相似度为基础,来计算文本间的相似度,利用聚类算法对文本簇进行聚类.实验结果证明基于知网的文本语义相似度方法在对文本相似度计算以及文本聚类方面,能有效提高聚类的效果.     

基于贝叶斯估计的概念语义相似度算法

传统的基于语义距离的概念语义相似度算法不能兼顾客观统计数据,基于信息量的相似度算法又难以获得权威统计样本,针对这些不足,该文提出一种基于贝叶斯估计的概念语义相似度算法。该算法首先假定概念出现概率是符合Beta分布的随机变量,然后基于语义距离的相似度算法计算先验参数,并根据统计样本计算该先验分布下基于最小风险的贝叶斯估计后验参数。随后利用基于信息量的语义相似度算法,便可获得主观经验与客观事实相结合的概念语义相似度。结合WordNet的实验分析表明,该算法与人为主观经验之间具有最大的相关系数。     

基于本体的概念语义相似度度量

针对概念语义相似度度量问题,提出结合基于图理论和信息量2种方法的语义相似度度量算法。计算2个概念在概念图中连接的路径长度、局部密度以及在连接2个概念之间的路径上连接关系的连接力度,结合连结路径权重和信息量来度量概念之间的语义相似度。实验结果表明,该算法能取得较好的度量效果。     

基于维基百科社区挖掘的词语语义相似度计算

词语语义相似度计算在自然语言处理如词义消歧、语义信息检索、文本自动分类中有着广泛的应用。不同于传统的方法,提出的是一种基于维基百科社区挖掘的词语语义相似度计算方法。本方法不考虑单词页面文本内容,而是利用维基百科庞大的带有类别标签的单词页面网信息,将基于主题的社区发现算法HITS应用到该页面网,获取单词页面的社区。在获取社区的基础上,从3个方面来考虑两个单词间的语义相似度:(1)单词页面语义关系;(2)单词页面社区语义关系;(3)单词页面社区所属类别的语义关系。最后,在标准数据集WordSimilarity-353上的实验结果显示,该算法具有可行性且略优于目前的一些经典算法;在最好的情况下,其Spearman相关系数达到0.58。     

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.     

本体语义相似度自适应综合加权算法研究

本体语义相似度计算是解决语义网中语义异构的关键环节。通过对传统语义相似度计算方法的分析研究,引入本体层次结构,给出基于信息内容、距离、属性的语义相似度改进计算方法,并采用主成分分析法,提出一种自适应相似度综合加权计算方法(ACWA),以解决传统综合加权计算时人工赋权的不足。实验结果表明,提出的ACWA算法的计算结果与参照标准之间的皮尔森系数较传统算法平均高出了8.1%,有效提升了本体语义相似度计算的准确性。     

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。     

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。     

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%。     

基于语义特征抽取的文本聚类研究

基于向量空间模型(VSM)的文本聚类会出现向量维度过高以及缺乏语义信息的问题,导致聚类效果出现偏差。为解决以上问题,引入《知网》作为语义词典,并改进词语相似度算法的不足。利用改进的词语语义相似度算法对文本特征进行语义压缩,使所有特征词都是主题相关的,利用调整后的TF-IDF算法对特征项进行加权,完成文本特征抽取,降低文本表示模型的维度。在聚类中,将同一类的文本划分为同一个簇,利用簇中所有文本的特征词完成簇的语义特征抽取,簇的表示模型和文本的表示模型有着相同的形式。通过计算簇之间的语义相似度,将相似度大于阈值的簇合并,更新簇的特征,直到算法结束。通过实验验证,与基于K-Means和VSM的聚类算法相比,文中算法大幅降低了向量维度,聚类效果也有明显提升。     

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HowNet的语义表示学习

HowNet是一个大规模高质量的跨语言(中英)常识知识库,蕴含着丰富的语义信息。该文利用知识图谱领域的方法将HowNet复杂的结构层层拆解,得到了知识图谱形式的HownetGraph,进而利用网络表示学习以及知识表示学习方法得到了跨语言(中、英)、跨语义单位(字词、义项、DEF_CONCEPT和义原)的向量表示,在词语相似度(word similarity)和词语类比(word analogy)任务上对中英文数据集进行了实验,实验结果显示该文提出的方法在词语语义相似度的任务上取得了最好效果。     

一种改进的基于《知网》的词语相似度计算方法

《知网》是一部比较详尽的中文语义知识词典,共用1618个义原描述词语,故相关的词语用《知网》的概念描述时,有相同的义原。通过这一规律,与当前的词语相似度计算方法结合,提出改进的方法计算相关词对的相似度。并引入弱义原的概念,排除弱义原对词语相似度计算的干扰。实验证明：该改进方法更符合人的直观,更适用于文本挖掘。