基于LDA及语义相似度的商品评论情感分类研究

提出一种结合LDA及语义相似度的商品评论情感分类方法。该方法首先使用LDA对商品语料库建模,获取文档-主题矩阵;人工选择k对褒义词、贬义词,基于HowNet语义相似度计算主题(评价对象+观点内容)与各个褒义词和贬义词的相似度,达到对观点词极性判断,计算文本观点词情感极性的加权和作为文本的情感极性。实验表明,与基于向量空间的SVM分类方法相比,该情感分类方法在分类指标上表现更好。     

一种改进的基于本体概念相似度计算方法研究

知网是一个英汉双语本体,含有丰富的语义知识.在综合考虑了知网中义原重合度、义原差度、层次深度等因素的基础上,提出了一种新颖的义原相似度计算方法,并在义原相似度计算的基础上,通过改进的匈牙利算法来计算基于知网的概念相似度,最后通过实验验证算法的有效性,与基于WordNet的方法相比,文中提出的基于知网的相似度计算一样可以取得较好的精确度.     

一种基于知网的词汇语义相似度改进计算方法

汉语词语语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题.在知网(HowNet)环境下,通过分析影响词汇相似度计算结果的概念层次树结构,提出了一种同时考虑层次树深度、密度及语义路径等多因素的义元相似度计算方法,并应用于词汇相似度计算过程.实验结果表明,该方法使词汇相似度计算结果更趋于合理,绝大部分结果更符合人们的日常体验,有效提高了词汇相似度计算结果的精确度和准确性.     

一种基于知网的词汇语义相似度改进计算方法

汉语词语语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。在知网(HowNet)环境下,通过分析影响词汇相似度计算结果的概念层次树结构,提出了一种同时考虑层次树深度、密度及语义路径等多因素的义元相似度计算方法,并应用于词汇相似度计算过程。实验结果表明,该方法使词汇相似度计算结果更趋于合理,绝大部分结果更符合人们的日常体验,有效提高了词汇相似度计算结果的精确度和准确性。     

一种混合型的句子语义相似度计算方法

句子相似度计算是智能答疑等应用领域的关键技术之一,当前相似度计算方法大都对语义因素考虑不全,使得计算的结果准确度差,为此提出了一种混合型句子语义相似度计算方法。首先,通过语义资源得到词间语义相似度;其次,以词之间的相似度为基础,结合词的权重和句型的相似度得到了混合的句子间的语义相似度,避免了单一角度度量相似度带来的偏差;最后,通过对比实验验证了本文提出的混合型计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果。     

基于《知网》义原空间的文本相似度计算

针对向量空间模型特征项正交的假设和缺乏语义的缺点,本文在广义向量空间模型的基础上,提出了一种基于《知网》义原的向量空间模型,利用义原的相似度实现文本相似度的计算。通过文本特征项的TF-IDF权重将文本表示为《知网》义原空间中的向量,并利用义原向量之间的夹角实现对文本相似度的计算。通过文本聚类实验对比了本文提出的方法与VSM和GVSM模型,实验结果表明本文提出的方法在语义相似度计算方面相比GVSM和VSM有所提高。     

基于知网的语义相关度计算

为解决句法分析中的结构性歧义,引入了语义相关度计算.基于语义相似度计算及知网的语义信息,提出了语义相关度计算方法;利用知网的义原纵向与横向关系及实例信息计算不同词性的相关度.在计算义原距离时,考虑了义原之间的解释关系,对义原的距离进行修正.根据相似度的对称性,计算实例的影响因素提高了相关度的准确率.实验结果表明,使用该计算方法得出的语义相关度结果更加合理.     

一种频率增强的语句语义相似度计算

目前,在基于HowNet进行语句语义相似度计算的算法中,没有考虑语句中的不同词语对语句之间相似度值的不同贡献程度,以致计算结果不理想.为了更好地解决上述缺陷,提出了一种频率增强语句语义相似度算法.该算法利用HowNet作为词典库,在同时考虑义原距离和义原深度的条件下,进行词语相似度计算;在此基础上算法进一步将词语在语料库中的频率函数作为权重值,引入至语句的语义相似度计算中,以降低高频率词语在语句相似度值中的比重.实验表明,改进的算法在语句相似度计算结果上与人们的主观判断更接近,结果更合理.     

一种新的语义相似度计算方法

在信息检索领域,基于不精确的语义信息进行查询,需要用户多次进行筛选,降低了查询效率,因此,语义相似度计算的精确性至关重要.目前,人们主要利用概念词的距离、内容、属性等信息进行语义相似度计算,其中综合距离,信息内容和概念词属性等因素的混合式语义相似度计算方法是比较热门的方法,但该方法进行语义相似度计算时,权值的确定是根据专家的经验,人为的进行确定,具有一定的主观性,影响了语义相似度计算的准确性和客观性.因此,本文提出了一种新的混合式语义相似度计算方法,采用模糊优化的思想确定混合式语义相似度计算方法中的权值,避免了主观性,使语义相似度的计算更准确,查询结果更符合人们的需求.     

一种基于 Hownet 的词向量表示方法

针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷, 提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先, 基于义原独立性假设, 将 Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基, 实现Hownet义原向量初始化; 然后, 根据Hownet中词语与义原之间的定义关系, 将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影, 并提出学习词向量表示的深度神经网络模型。实验表明, 基于Hownet的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果。     

面向网络舆情分析的语义相似度算法研究

本文对广义向量空间模型进行了改进,并利用《知网》义原提出了一种基于义原空间的文本相似度计算方法。此方法根据TF-IDF权重,将文中特征项转化为义原空间中的向量,通过求义原向量之间的夹角余弦值的方式,实现文本相似度的计算。最后进行文本聚类对比实验,结果表明,该方法可以很好地解决舆情分析中的语义漂移问题,使得网络舆情分析的效果有了较大提高。     

语义相似计算驱动领域自动问答

研究实体相似性的认知心理特征和受限领域自动问答(QA)系统的形式特点.基于结构对齐和几何相似模型,把词语概念描述分解为属性部分和语义角色部分,各部分结构分别对齐后,计算对齐义原的关系距离,加权组合计算词语的相似度.该方法也适用于解析成语义向量表示的疑问句的相似度计算.融合通用本体、领域本体和领域知识文本,构造了支持语义计算求解某一银行QA问题的知识库.实验表明,该方法可以提高领域QA系统的用户满意度.     

蒙古语词向量评测研究

词向量具有良好的语义特性,可用于改善和简化许多自然语言信息处理应用。本研究利用CBOW和Skip-gram两种模型架构在不同数据和不同维度下训练蒙古语词向量,然后结合蒙古语特征设计一个语义语法综合测试集,并在此测试集上用语义和语法相似度来评测词向量质量。研究结果表明,蒙古语语义和语法相似性任务上,Skip-gram模型优于CBOW模型,Skip-gram模型的窗口大小为5的情况下,词向量质量最好,且随着词向量维度或训练数据的增大,词向量质量有明显的提高。     

社会化标签语义相似度的协同过滤算法

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好,影响推荐准确率和推荐效果,提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法.算法以标签语义相似度为基础,将项目资源和相关标签的语义信息纳入,显著提高了推荐系统的预测性能.研究结果表明:与以具体评分数据为基础的算法相比,该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题,推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高,改善了推荐效果.     

用不同语义单元度量的句子相似度计算

提出了一种基于不同语义单元度量的句子相似度计算方法.将句子按词块分割为对应的公共词块和非公共词块,利用外部语义资源进行同义词替换和语义消歧处理.分别用词、词块和字为语义单元度量句子相似度,以不同的权重调节各语义单元对句子相似度的贡献.实验结果表明,该方法综合考虑的因素更加全面,有较高的准确率.     

一种改进的Lucene语义相似度检索算法

 Lucene的基础上,结合检索词项的语义信息,利用外部词典Wordnet分析检索词项与被检索文档中词项的语义相似度,在此基础上实现对文档语义信息的检索。通过分析现有的相似度量函数的核心特征,选择合适的语义相似度量方法,提出了一种新的词项语义相似度检索函数,该函数能够对检索文档按照语义相似度进行排序。实验结果表明,所提出的方法能够有效地提升文献检索的准确度。     

基于本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。