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.     

一种改进的基于知网的语义相似度计算方法

语义相似度计算是自然语言处理中的一个关键过程,在机器翻译、自动问答、句法分析、词义排歧等领域都有着广泛的应用.列举并分析了几种典型的基于知网的相似度计算方法,并提出一种改进的基于知网的相似度计算方法,实验结果表明该方法是有效的.     

《知网》义原相似度计算的研究

词语之间相似度的计算广泛应用于信息检索、文本主题抽取、文本分类、机器翻译等研究领域.词语之间的相似度的计算通常有两方法,基于统计的方法和基于世界知识的方法.对于中文的词语相似度计算,有人提出一种利用《知网》计算词语相似度的方法,该方法通过计算《知网》义原的相似度进而计算词语的相似度,但是该方法在计算义原相似度时没有考虑义原在层次体系树上的深度以及区域密度.在此基础之上深入研究《知网》的义原层次体系,将义原在层次体系树上的深度和区域密度两个因素添加到义原相似度计算中.最后,实现了该计算方法并得到实验结果,将实验结果与改进前的计算方法的结果比较,发现考虑义原在层次体系树上的深度和区域密度得到的结果比不考虑这两个因素得到结果更符合实际.     

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.     

基于语义理解的文本相似度算法

相似度的计算在信息检索及文档复制检测等领域具有广泛的应用前景.研究了文本相似度的计算方法,在知网语义相似度的基础上,将基于语义理解的文本相似度计算推广到段落范围,进而可以将这种段落相似度推广到篇章相似度计算.给出了文本(包括词语、句子、段落)相似度的计算公式及算法,用于计算两文本之间的相似度.实例验证表明,该算法与现有典型的相似度计算方法相比,计算准确性得到提高.     

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《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《知网》的词语相似度计算研究

词语之间相似度的计算通常有基于统计和基于世界知识2种方法.中文词语相似度的计算,可以通过计算义原的相似度进而计算词语的相似度,在此基础之上深入分析《知网》的义原层次体系,提出了一种将义原在层次体系树上的深度和区域密度2个因素添加到义原相似度计算中的方法.通过实验发现,考虑义原在层次体系树上的深度和区域密度得到的结果比不考虑这2个因素得到结果更符合实际.     

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。     

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。     

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.     

基于领域知网的中文智能答疑系统

为了提高中文智能答疑系统的准确率,文章在中文答疑系统中引入领域知网,实现了领域 关键词的语义理解和词句语义相似度计算。对中文智能答疑系统中领域义原的提取、领域义原树和领域 标注库的建立、词句语义相似度进行了研究。最后建立了一个原型系统,取得较好的实验结果。     

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。     

基于知网的关系网络的构建

为了更好地利用知网中的语义关系,提出了一种将知网中的各种隐含关系形式化表示的方法.该方法通过仔细分析知网中关系标知符、动态角色以及例句所描述的各种语义关系,以概念、特征、关系为基础,构建了一基于知网的关系网络.利用该关系网络,既可以高效地查找到词语的概念与概念之间的语义关系,也可以查找到概念的属性之间的语义关系.给出了该方法的实现算法,并用实例说明了该方法的优点.     

一种改进的词汇语义极性分析算法*

词汇极性分析在自然语言处理等多个领域发挥着重要的作用。针对现有汉语词汇极性分析对词汇的义原考虑的不够全面,使得极性分析存在不准确的问题,提出一种更有效的词汇语义倾向性计算方法。首先找准一组褒贬中性词库,进而提取出待测词与词库中基准词词汇的极性义原、词性、其他义原,计算相应的相似度;并分别给出合适的权重值。由此计算出待测词与基准词的相似度,最后判断待测词的语义极性。实验表明该算法可以进一步的提高语义极性倾向判别准确率。