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袁晓峰 《辽宁大学学报(自然科学版)》2011,38(4):358-361
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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于《知网》的词语相似度计算研究 总被引：2，自引：0，他引：2
袁晓峰 《成都大学学报(自然科学版)》2011,30(4):339-341
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. 相似文献