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.     

基于HowNet的论文复制检测关键技术研究

词语相似度计算是论文复制检测的一个关键问题,在具有中英文词语知识的HowNet上,通过对现有典型的词语相似度算法分析,综合考虑词语相关性、层次树的深度和密度等多维度因素,提出一种新的词语相似度计算算法,实验表明计算结果更符合实际词语的相似度判断.     

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。     

利用词汇分布相似度的中文词汇语义倾向性计算

针对现有中文词汇语义倾向性计算方法存在较少考虑深层语义影响因素的问题,提出了一种利用词汇分布相似度的中文语义倾向性计算方法.该方法分2个步骤完成:①利用依存句法分析和统计工具获取词汇在语料库中的分布相似度,并综合知网(HowNet)和汉语连词特征信息优化语料库统计结果,计算中文词汇间的语义相似度;②采用无向带权图划分的聚类方法来实现中文词汇语义倾向推断.由于获取最优聚类结果是一个NP难问题,所以采用贪心算法求解近似最优值.通过在自建的语料库上进行测试,并与利用语料库统计信息、利用HowNet等2个词汇语义倾向性计算系统进行比较,结果是所提方法的准确率达到了80%,表明在提高中文词汇语义倾向性计算的准确性方面是可行、有效的.     

中文短文本语法语义相似度算法

通过分析中文短文本的特征,提出了一种基于语法语义的短文本相似度算法.该算法结合中文语句语义的相似性以及语句语法的相似性,即计算具有相同句法结构的短文本的相似度以及考虑语句词组顺序对相似度的贡献,对中文短文本相似度进行计算.实验表明,本文提出的算法在中文短文本相似度计算结果上更加接近人们的主观判断并且拥有比较好的精确率与召回率.     

基于《知网》的文本相似度研究

计算文本相似度常用的方法是计算以VSM表示的文本之间的夹角余弦值,但这种方法并没有考虑文本中词语之间的语义相似度.另外由于计算余弦值时要考虑VSM向量对齐,从而导致计算的高维度、高复杂性.《知网》作为一个汉语常用的知识库得到广泛的研究,利用该知识库能方便地求得汉语词语之间的相似度.利用《知网》计算每篇文本中词语之间的相似度,对VSM进行改进,用少量特征词的TF/IDF值作为改进后的VSM向量中的权重,进而计算文本之间的相似度.通过比较改进前后的VSM的维数、召回率和准确率,结果显示,改进后的算法明显降低了计算的复杂度并提高了召回率和准确率.     

基于语义分析的改进TF-IDF算法

传统的TF-IDF算法主要依赖词频,往往忽略词语语义和一些具有重要意义的副词。针对这一问题,提出了一种基于语义分析的改进TF-IDF算法。该方法融入了词语语义来计算词频,改进了反义词语之间的相似度。实验结果表明,该方法在计算句子相似度中能根据语义方向对句中各词语词频进行统计,同时判断整个句子语义方向,与传统算法比较,语句相似度的准确性提高了5. 7%。     

基于同义词词林的词语相似度计算方法

为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点。该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性。进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于“知网”的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性。     

基于地理本体的综合语义相似度算法

顾及到地理领域语义相似度计算模型考虑因素过于单一、主观性较强等问题,针对本体模型的结构特点,提出一种计算节点密度的新方法,并从模型概念间的关系类型、节点密度、节点深度等方面分析本体概念相似度的计算,将其归并为距离因素.基于本体层次网络结构计算语义信息量,该方法不依赖于专家经验,具有客观性.结合语义距离、信息量、属性等影响相似度的因素,提出一种计算概念问语义相似度的综合算法,该算法考虑到不同的影响因子在语义相似度计算中的重要程度不同,从而赋予地理本体关系不同的权值.通过对土地利用分类中实体的语义相似度进行实例验证,表明提出的算法能有效改善语义相似度计算的准确性和有效性,能够获得更符合认知的信息检索结果.     

扩展主题图本体融合策略与算法

针对分布式建立与存储的领域本体主题图在融合过程中的语义与结构重复问题以及冗余信息的判断与消除问题,提出了基于语义词典与语料库相结合的主题图融合算法(TMMC),给出了概念相似度计算以及同义关系、整体部分关系等的处理方法.对本体中概念进行基于HowNet语义词典及其他语义词典的多层次相似度计算,定义概念间不同语义关系的融合规则,针对专业领域本体中大量术语词典未收录的问题,提出基于语料库的概念相似度算法,并对计算机教育专业领域扩展主题图进行了融合实验.实验结果表明,TMMC提高了融合的准确率与查全率.     

基于匈牙利算法的语义相似度分析在信息安全泄密检查中的应用

介绍了在信息安全泄密检查中匈牙利算法在语义相似度分析中的应用,提出了基于知网树状义原关系结构的语义关系距离模型,提纯文档语义内容,形成义原集合,获取语义特征值并通过改进匈牙利算法,比对了实现与语义特征集的相似性。     

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.     

基于句型结构的领域倾向词表构建

分析了句型结构中的否定句和转折句对倾向词极性的影响,提出一种基于句型结构的领域倾向性词表构建算法.该方法不仅考虑了词与词之间的相关性,也考虑了词与文档之间的相关性信息.该算法利用改进的拉普拉斯平滑方法来计算候选词和基准词之间的语义相关性,同时结合词与文档的相关性信息,加入了对转折句和否定句的处理,最后采用改进的信息瓶颈...     

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。     

基于动态特征词的中文句子相似度计算

目的针对当前常用的汉语句子相似度计算方法存在的问题,结合语言习得特点,提出了一种基于动态特征词的中文句子相似度计算方法。方法首先以特征词作为语块切分边界,提取左右语块信息,采用语义向量空间模型;然后计算2个句子对应的左右组块的相似度;最终将各组块的相似度量值加权求和作为2个句子的相似度。结果实验表明,提出的方法计算结果较为理想,与人工判断的相似度较为一致。结论基于动态特征词的中文句子相似度计算方法在常用句式中具有更好的效果。     

基于褒贬倾向的句子相似度计算

首先简单介绍了基于《知网》的词语相似度的计算,指出不足,并对其进行改进,在其计算过程中增加词语褒贬倾向因素.接着给出句子相似度计算步骤:①先分词;②采用匈牙利算法求解最优匹配词语;③用改进的方法计算词语相似度,进而求解句子相似度.最后给出实验结果.结果表明:在词语相似度的计算上考虑其褒贬倾向,将会使计算结果更加合理.     

一种提高文本聚类算法质量的方法

针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法存在的主要问题,即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相似度计算不够精确,提出基于语义距离计算文档间相似度及两阶段聚类方案来提高文本聚类算法的质量.首先,从语义上分析文档,采用最近邻算法进行第一次聚类;其次,根据相似度权重,对类特征词进行优胜劣汰;然后进行类合并;最后,进行第二次聚类,解决最近邻算法对输入次序敏感的问题.实验结果表明,提出的方法在聚类精度和召回率上均有显著的提高,较好解决了基于VSM的文本聚类算法存在的问题.     

FAQ问答系统句子相似度计算

句子相似度计算是FAQ问答系统的核心问题,提出一种改进的基于多重信息的方法,即结合关键词信息、句子结构信息和语义信息的句子相似度计算方法,并用实例验证了方法的可行性.