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。     

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。     

基于中文WordNet的中英文词语相似度计算

介绍一种基于中文WordNet的中英文词语相似度计算方法.在WordNet同义词集的上下位关系图中,引入了距离、密度、深度3个因素来估计同义词集之间的相似度,采用一个自适应的方案来解决候选同义词集组合的权重和取舍问题.实现了一个可以计算英-英、汉-英、汉-汉词语之间相似度的算法,所得结果比较符合人们对词语的理解.     

关于语义相关度一些技术的探讨

信息检索涉及到许多技术，涉及多个学科领域，应用更是非常广泛，其中语义相关度的研究一直是研究的热点问题．本文主要针对基于词关联度、基于Wikipedia、基于概念格、基于视觉内容、基于知网、基于中文语义词典、基于领域本体中的概念、基于主题图、基于本体的语义相似度计算方法等，进行比较探讨，特别是对一种新颖的方法使用时语义分析计算单词间相关度的方法进行了详细的阐述说明，并提出了自己的一些想法和下一步的研究方向．     

本体映射中概念相似度的计算

本体是客观世界知识的表现形式,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键．在分析现有相关技术的基础上,借助语义相似度度量技术找到不同本体间相同或相近的概念对的计算方法,同时用于本体映射过程中．实验证明,该方法具有良好的效果．     

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.     

一种改进的本体概念相似度计算算法

概念相似度研究是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。根据概念之间错综复杂的关系,可将本体结构看成一个有向无环图。从多个角度出发考虑各种影响有向边权重的因素,通过计算有向边在本体层次图中的相对重要性计算本体中任意两概念的语义距离,由此得到它们的语义相似度。实验结果表明:该方法具有很高的效率。     

基于语义相似度的主观题评分算法研究

主观题阅卷系统在目前较受人们的关注。主观题评分原则常见的是对比试卷答案与参考答案的相似程度,进而得出分数。利用自然语言处理分词技术将文本切分为词的组合,然后通过改进语义相似度算法,计算句子相似度,进而得到试卷答案和参考答案的相似程度,给出分数。     

本体中概念间语义相似度和相关度混合计算方法

语义相似度计算广泛应用于自然语言处理中,但现有语义相似度计算方法没有充分挖掘本体结构中概念间的关系.笔者针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种计算概念间语义相似度和相关度的混合方法.从有向边包含的特征属性对语义距离进行扩展,结合概念深度,将语义距离转换成语义相似度,通过引入概念间相关度计算,使最终概念语义相似度计算更加精确.并将该方法与人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.