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.     

基于带权语义距离的网页预取方法

为了体现词条之间的关系,更好地为用户提供个性化服务,提出了在语义网络下对用户兴趣建模的思想. 根据用户的访问历史,利用知网建立基于概念关系的用户兴趣森林模型. 通过计算机链接描述文字的平均带权语义距离,预取用户将来可能访问的Web页. 基于带权语义距离的网页预取方法对用户兴趣进行归纳,用带权语义距离反映词与词之间的概念关系. 实验结果表明,此方法的命中率较高,漏取率较低,平均命中率可以达到61%左右.     

基于义原关系的多策略汉语词义消歧方法

词义消歧是自然语言处理领域的重点和难点问题.提出了一种基于知网中义原关系的多策略词义消歧方法.该方法利用知网中义原同最基本和最重要的部件-整体和属性-宿主关系进行词义消歧,并辅以基于值一属性关系、中文信息结构和语义相关度的消歧方法.在SENSEVAL-3汉语词义消歧任务测试文本上的实验表明,该方法与官方结果相比,具有较好的计算性能.     

一种基于语义的super-peer网络构建方法

针对分类层次语义空间,提出了一种基于语义的super-peer网络构建方法.该方法根据peer上数据的语义信息,动态地将peer聚簇成不同的语义簇,语义簇之间建立适当的语义路由关系.每个语义簇由一个super-peer节点和一组peer节点组成,仅负责回答其语义子空间上的查询.查询首先根据其语义被路由到适合的语义簇中,然后被转发给包含结果的peer.实验结果表明,该方法在查找性能和开销之间取得了一个良好的平衡,具有较高的查找性能和较低的查找代价,提高了网络的可扩展性.     

知网、HNC和框架网的语义知识表示异同

语义知识的表示和使用是自然语言处理的重要方面.知网从描述词语之间的关系以及属性之间的关系入手建立了中文词语语义知识的表示方法.HNC设计了语义概念基元和语句基元,形成了自然语言的概念空间,用基元描述语句理解处理中知识.不同于以上两种方法.框架网则是根据单词的不同的义项对应不同的语义框架,用不同的语义唤醒激活不同的框架,从而理解词语的语义.在此比较了三者在语义知识表示方面的异同.     

基于语义相关度计算的汉语词义消歧方法研究

词义消歧(WSD)一直是自然语言处理(NLP)研究的重点和难点之一.本文以语义资源-《知网》为基础,从语义角度出发,抽取《知网》中义原之间的多种复杂关系,结合词性、词语组合等信息,提出一种基于相关度计算的汉语词义消歧方法.实验结果表明,该方法对于处理汉语WSD是有效的.     

基于指纹和语义特征的文档复制检测方法

文档复制检测是保护知识产权、提高信息检索效率的有效手段.提出一种基于指纹和语义特征的文档复制检测方法.介绍了指纹提取算法以及相关的重叠度度量,并且以知网的概念描述为基础对文本进行语义分析,利用词类信息和语义规则进行歧义消解,并采用基于框架的层级表示方法描述句子的语义特征.在3种测试集上把该方法与现存的方法在检测准确率上进行比较,实验结果表明该方法能够有效地检测出各种方式的复制文本.     

领域本体中的概念相似度计算

借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了RDF Schema构词所描述的本体概念相似度计算方法,并利用该方法对农业知识本体(AO)所描述的部分概念进行了相似度计算和分析.结果表明,该方法可以定量地分析概念、特性之间的相似度,并可以指导基于领域知识本体的语义查询中的概念集扩充和查询结果排序.     

融合装配信息的三维装配模型检索方法

针对现有三维装配模型检索方法存在语义不符、准确性低、检索效率低等问题,提出一种融合装配信息的三维装配模型检索方法.首先,进行装配信息检索,利用符号化的编码表示装配信息,查找零件的编码以找出符合装配设计意图的三维模型.然后,利用装配零件之间存在的共轭关系,将装配零件的几何检索转化为查找符合共轭子图的属性邻接图,通过零件的属性邻接图进行模型检索.最后,利用频繁子图挖掘方法,提取出满足共轭子图的属性邻接图,用作模型的重用.实验结果表明:该方法能够较好地实现三维装配模型的检索,可以有效地支持面向装配零件的模型重用.     

基于领域本体的概念格语义匹配

本体作为语义网的重要工具,是对共享概念模型的形式化规范说明.领域本体更是说明了一个领域特定的概念定义和概念之间的关系,提供该领域中发生的活动以及该领域的主要理论和基本原理等.提出了一种基于领域本体的概念格语义匹配方法,以提高匹配的精确度.     

基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。     

小句关系理论及其应用

小句关系理论虽调小句之间的逻辑语义关系，主线语篇是一个关系系统而非实体，与小句的传统语法定义不同，这里的小句作为一个语义块跟句组，段落甚至语篇是等价的。该理论提出了揭示小句关系的有效手段，词汇Ⅰ、Ⅱ词汇 、词汇Ⅲ 和设问等，“半虚义词”和元结构项止具有预示的衔接功能。该理论可以用来分析语篇，揭示语篇模式。     

基于知网语义相似度计算的特征降维方法研究

针对文本分类处理中的高维度问题,结合知网语义词典,提出了一种新的特征降维处理方法.通过计算特征词汇之间的语义相似度,将原有特征集分成若干特征词集;同一词集内的特征词语义彼此间相似;而不同词集的特征词彼此间相似度比较小.将同一特征词集内的词汇权重相加,从而突出同义词以及近义词对文本分类的贡献,并可以大大降低文本比较的特征维数.实验结果表明,利用该方法在文本分类中得到了较好的分类准确率和分类性能.     

基于语义依存线索的事件关系识别方法研究

以事件为基本语义单元, 基于事件的篇章结构信息及语义特征, 通过分析事件的语义依存关系及其在演化过程中的语义依存规律, 提出基于语义依存线索的事件关系识别方法, 实现事件语义关系的浅层检测: 判定事件之间是否存在语义关系。实验结果显示, 相比于传统的基于语义相似度的识别方法, 新提出的基于事件语义依存线索的事件关系识别方法获得了5%的性能提升。     

基于扩展关系的信息量计算方法

针对传统信息量计算方法中仅考虑WordNet内的上下位关系,而未考虑部分整体关系问题,提出一种基于扩展关系的信息量计算方法,并验证了该方法的优越性.应用该方法能改进词语或概念的语义相似度计算结果.     

银行领域汉语自动问答系统BAQS的研究与实现

介绍BAQS的研究背景和系统框架.探讨基于问点块和语义块识别以及句模匹配分析问句的新方法,并用向量表示整个问句语义.借鉴本体和知网思想,构建银行领域本体库和银行知网.采用预先对金融领域实用文本进行标注,依据问句向量从标注树中提取答案.并针对某银行实现汉语自动问答系统.实验表明该方法可行,对自动问答系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值.     

基于领域本体的自动化语义标注方法的研究

介绍了语义网,本体以及语义标注的基本概念,对现有的语义标注方法以及技术进行了说明和分析.针对目前互联网上含有大量语义信息的HTML文档,提出了一种自动化的语义标注的方法.该方法对HTML文档进行结构分析,并参照词汇数据库Hownet和领域本体对文档进行语义分析,找出文档对应的语义分类树,给文档加上语义标签.以电子消费品领域的HTML文档为实验对象,实验结果证明了该方法具有一定的可行性.     

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。