论改革开放中的集体主义原则

集体主义作为社会主义道德的基本原则，改革开放30年来一直是我们坚持和提倡的价值导向，并随着社会主义市场经济体制的深入而不断得到验证。     

基于逆概念频率的词语相似度计算

词语相似性度量在服务选择、自然语言处理、文献检索等领域具有重要的作用,目前通用的词语相似度计算方法是利用《知网》对词的概念解释得出词语之间相似度.对《知网》结构进行分析,认为利用《知网》计算词的相似度的方法中概念的4项基本结构的权重应该动态产生,并提出区分度作为衡量4项基本结构的动态权重.在分析现有研究基础上,借鉴逆文档频率(IDF)权重计算思想,认为义原的区分度与义原在所有概念的相应位置中出现次数成反比,提出了一种基于义原出现频次的义原权重计算方法:逆概念频率(inverse concept frequency,ICF).通过分析概念的组织结构,计算第一基本义原结构、其他基本义原结构、关系义原结构、关系符号结构中各义原的ICF权重,将4个基本结构中的最大义原ICF权重作为基本结构的ICF权重.利用动态ICF值逼近基本结构的区分度,进而计算词语相似度.通过对真实数据的实验对比可以看出ICF算法能有效提高计算词语相似度的准确率.相比较传统算法平均前160个词准确率从30.74%提高到72.28%,平均召回率从15.87%提高到49.64%.     

基于语义的词语相似度算法研究

在《知网》的研究基础上提出了一种新的计算词语语义相似度的算法。在计算义原相似度时,深入研究了义原间的上下位关系和反义对义关系,考虑了义原间的共同节点数和语义距离,同时引用了《知网》最新发布的情感分析用词语集;此外,还分析了常见的弱义原和不带感情色彩的中性词,排除了它们对结果的干扰。实验结果表明,本算法使词语相似度计算结果更趋于合理,满意度更高。     

坚持马克思主义，回击西方资产阶级学者的攻击——历史唯物主义原理教学体会点滴

随着我国改革开放的深入发展，现代西方资产阶级的一些学术著作及理论观点日益较多地被翻译和介绍过来，一些青年学生如获至宝，纷纷争相阅读。但他们鉴别能力差，良莠不分，以至不加思索地全盘接受了某些错误的理论，有些还甚至认为这些理论“是发展了的马克思主义”。这样就给历史唯物主义原理课的教学提出了一个迫切的任务。必须引导学生深入评析现代西方资产阶级的有关理论．     

基于句义三维模型的汉语句子相似度计算

通过对句子语义表示的深入分析,提出汉语句义的三维表示模型,并在此基础上提出一种基于句义三维表示模型的句子相似度计算方法.该方法从义面、义原、义境三个侧面来综合描述句子的语义,并通过迭代求解各方的权重,从而使计算结果达到最优.与传统的方法相比,更加全面、准确地衡量句子之间的相似度,取得了较好的实验结果.     

一种基于义原重合度的词语相似度计算

通过分析知网中的义原关系,认为在同一棵树中两个相等距离的义原,公共节点对相似度大小起着决定性作用;距离根节点越远,分类越细致,描述的信息越详细;它们的相似度也就越大.提出了一种基于知网的相似度的计算方法,定义了知网义原间的相似度公式.实验表明,利用本文方法计算词语相似度,所得结果在一定程度上更加与人的直观相符.     

一种频率增强的语句语义相似度计算

目前,在基于HowNet进行语句语义相似度计算的算法中,没有考虑语句中的不同词语对语句之间相似度值的不同贡献程度,以致计算结果不理想.为了更好地解决上述缺陷,提出了一种频率增强语句语义相似度算法.该算法利用HowNet作为词典库,在同时考虑义原距离和义原深度的条件下,进行词语相似度计算;在此基础上算法进一步将词语在语料库中的频率函数作为权重值,引入至语句的语义相似度计算中,以降低高频率词语在语句相似度值中的比重.实验表明,改进的算法在语句相似度计算结果上与人们的主观判断更接近,结果更合理.     

《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.     

一种融合多种语义特征的中文问题分类方法

针对中文问题分类方法中提取语义信息不准确和特征向量维数过高导致处理速度过慢的问题,提出了一种融合多种语义特征的问题分类方法。借助HowNet,兼顾问句的句法和语义信息,选取问题疑问词、核心词的主要义原、命名实体、名词单/复数等四种分类特征,并在义原的提取过程中加入词义消岐技术,对事实疑问句进行分类。在某高校信息检索研究室的中文问题集上进行实验,实验结果证明了该方法的有效性,大类准确率92.82%,小类准确率84.45%,取得了较好的效果。     

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.