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知网与同义词词林的信息融合研究 总被引:6,自引:0,他引:6
本文主要探讨了将知网(HowNet) 和同义词词林进行信息融合的方法。我们针对知网对词的概念描述和同义词词林对词的语义分类的特点,提出了一种词典信息融合的方法:首先为词林的每个词集确定一个与知网中DEF 类似的概念描述,在此基础上对两部词典中同时收录且均只有一个义项的词语进行双向意义联结,最后根据分类算法对两部词典中同时收录非单一义项的词语进行双向意义联结。实验表明,本文提出的处理策略达到了93 %的信息融合正确率,融合后形成的新词典兼有词林的分类学信息和知网的概念描述信息。 相似文献
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在本文中,我们提出了利用面向对象的技术表示语义和常识的方法。将知网中的义原(即最小的语义单位)表示为类,同时将概念之间、属性之间的语义关系转换为类之间关系以及类的属性之间的关系;将知网概念词典中的概念表示为所在范畴属性类的予类,并将DEF项中其它义原设置为该类中的变量。通过这种转换.知网中的语义和常识就被表示为类和对象。在实践中表明该方法是实际可行的,更重要的是为我们今后进行从文本中提取知识的研究打下基础。 相似文献
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朱宝华 《计算机与数字工程》2014,(10)
搜索引擎中用户查询和网页资源之间的相似度研究一直是页面排序的研究核心。利用 HowNet 对词语的语义层次架构模型,对用户的检索词进行兴趣挖掘,同时对检索词和挖掘出的兴趣关键词的语义相似度计算方法进行改进,用户的检索请求与分块后的网页资源进行相似度迭代计算。实验结果表明,改进的算法使得页面排序的准确率和首页命中率有了较大提高。 相似文献
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词语语义相似度计算方法的研究是当前智能信息服务系统研究的重点,它在多个领域都有着充分的应用。本文是在其他学者的研究基础上,基于《知网》提出了一种语义相似度的改进算法。这种算法不仅考虑了"义原"在描述概念时的作用,同时也考虑到了符号在描述概念过程中的作用。实验证明这种算法更加合理。 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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词义消歧一直是信息检索领域的关键问题和难点之一。统计学方法以其良好的词义消歧效果逐渐占据主流地位。文章结合义类词典HowNet,分别采用隐马尔可夫模型,贝叶斯模型,基于依存关系改进贝叶斯模型对大规模真实文本进行了词义消歧研究,其中基于依存关系改进贝叶斯模型的词义消歧效果最好。 相似文献
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词语语义相似度计算是计算机自然语言处理中的关键问题,而相似度计算仅考虑单一的距离因素显然不够合理。通过分析概念网深度和密度因素对相似度计算的影响,提出一种改进的多因素相似度计算方法。实验结果表明,该方法能够根据概念网中节点对的分布状态,调整各影响因素的分配比例,从而使相似度计算结果更趋于合理判断。 相似文献