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基于知网的词语语义相似度改进算法研究

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词语语义相似度计算在很多自然语言处理相关领域都有着广泛应用.基于知网的现有词语语义相似度计算方法未深入考虑同棵义原层次树的义原距离、义原深度、义原密度及主次关系的影响,致使相似度计算结果并不够精确.针对该问题,提出一种词语语义相似度改进算法,通过分析知网中的义项表达式和义原层次树,用集合的加权平均值代替了义项相似度最大值,在新的边权重函数中引入义原密度,进而通过调节权重因子限制义原深度与义原密度对相似度计算准确度的影响.实验结果表明,改进后的算法有效提高了词语语义相似度准确率,取得了比较满意的结果,比现有方法更合理.
Research on Improved Algorithm of Word Semantic Similarity Based on HowNet

王辉、Marius.Petrescu、潘俊辉、王浩畅、张强

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东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318

普洛耶什蒂石油天然气大学 普洛耶什蒂 100680

知网 词语语义相似度 义原密度 义原深度

国家自然科学基金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金东北石油大学引导性创新基金

614020996170209320180032020YDL-18

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.02.001

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(2)
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