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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。 相似文献
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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... 相似文献
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词语相似度计算在文本分类、问答系统、机器翻译、文本聚类等有着广泛的应用。词语相似度计算的研究工作一般都是基于《知网》的义原的层面上,根据义原之间的距离和义原本身的层次深度,进行词语相似度的计算。基于以上研究,提出了一种新的改进的词语相似度算法,首先根据义项中各类义原的个数不同,提出了一种新的变系数义项相似度计算方法;其次从词性的角度,认为词语义项中的不同词性对词语相似度的贡献度不同,剔除不同词性义项之间的组合。实验结果证明,改进的算法结果在原有基础上得到较好的提升,大幅度降低了相似度计算的复杂度,提高了运算效率。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于语义树的中文词语相似度计算与分析 总被引:3,自引:1,他引:2
词语相似度的分析与计算是自然语言处理关键技术之一,对句法分析、机器翻译、信息检索等能提供很好的帮助。基于语义资源Hownet的中文词语相似度计算是近年来的研究热点,但大多数的研究都是对中国科学院计算技术研究所刘群提出的计算方法的改进和完善。该文充分分析和利用新版Hownet(2007)的概念架构和语义多维表达形式,从概念的主类义原、主类义原框架以及概念特性描述三个方面综合分析词语相似度,并在计算中区分语义特征相似度和句法特征相似度。实验结果理想,与人的直观判断基本一致。 相似文献
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目前,语义Web服务匹配方面的研究主要集中在基于服务功能性信息的语义匹配上,但是,充分利用非功能语义信息有助于提高服务匹配的精度。非功能语义信息主要是文本描述,因此,基于非功能语义的服务匹配转化为文本相似度的问题。为了支持中文,本文根据《知网》来计算文本相似度,详细介绍了词语相似度、概念相似度和义原相似度的计算方法,并进行了实验,实验结果显示加入非功能语义虽然查全率有所下降,但查准率有很大的提高,进而证明非功能语义可以提高服务匹配的精度。 相似文献
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中文词语语义相似度计算——基于《知网》2000 总被引:8,自引:2,他引:8
词语语义相似度的计算,一种比较常用的方法是使用分类体系的语义词典(如Wordnet)。本文首先利用Hownet中“义原”的树状层次结构,得到“义原”的相似度,再通过“义原”的相似度得到词语(“概念”)的相似度。本文通过引入事物信息量的思想,提出了自己的观点: 认为知网中的“义原”对“概念”描述的作用大小取决于其本身所含的语义信息量;“义原”对“概念”的描述划分为直接描述和间接描述两类,并据此计算中文词语语义相似度,在一定程度上得到了和人的直观更加符合的结果。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高短文本语义相似度计算的准确率,提出一种新的计算方法:将文本分割为句子单元,对句子进行句法依存分析,句子之间相似度计算建立在词语间相似度计算的基础上,在计算词语语义相似度时考虑词语的新特征——情感特征,并提出一种综合方法对词语进行词义消歧,综合词的词性与词语所处的语境,再依据Hownet语义词典计算词语语义相似度;将句子中词语之间的语义相似度根据句子结构加权平均得到句子的语义相似度,最后通过一种新的方法——二元集合法——计算短文本的语义相似度。词语相似度与短文本相似度的准确率分别达到了87.63%和93.77%。实验结果表明,本文方法确实提高了短文本语义相似度的准确率。 相似文献
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一种基于语义和统计特征的中文文本特征表示方法 总被引:5,自引:1,他引:5
基于关键词集的中文文本特征表示方法难以准确表示文本语义信息,从而导致聚类质量较差.为了解决这个问题,本文将本体论和词共现模型的思想引入到中文文本的特征表示中,并在此基础上提出了一种基于语义和统计特征的中文文本特征表示方法.本方法在统计特征的基础上加入了基于知网和特征项共现的语义特征,实验结果表明该方法更加准确地表示了中文文本的语义信息,使得中文文本自动聚类的质量提高了近18%. 相似文献
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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。 相似文献