基于加权语义网的改进文本相似度计算方法

为了提高特征词权重和文本语义相似度计算的精确性,文章提出了一种基于加权语义网的改进文本相似度计算方法。该方法首先以特征词为节点,以特征词窗口共现原理创建边,以频率-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)值作为特征词节点的初始权值,融合共现频率和概念语义距离自定义边权重计算方法,构建加权文本语义复杂网络。然后使用语义网络中特征词综合特征指数排名靠前的m个词组成特征向量,利用搬土距离(earth mover's distance,EMD)衡量两个文本间的语义相似度。最后基于公开数据集对文本进行聚类实验,实验结果表明,在基于F1度量值标准上文章提出的方法要优于传统的文本相似度计算方法。