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。     

移动终端百度地图偏移修正方法的研究

基于百度地图开发Android的GPS监控系统时,存在百度地图坐标(BD09II)与实际测量中所使用的世界大地坐标系统(WGS84)坐标有较大偏移的现象,同时也存在着BD09II地图坐标无法转换为通用WGS84地图坐标的问题。鉴于以上情况,通过网格采样法,建立并使用合适的坐标偏移修正数据库能很好好解决偏移修正问题。通过实验采集并分析了60组采样网格数据,结果表明以1"弧度采样网格的我国百度地图偏移修正数据其最大误差约为6m,提高了百度地图标示精度,可适用于普通民用GPS定位监控系统。