基于知网的词语语义相似度改进算法研究.pdf

基于知网的词语语义相似度改进算法研究 本文研究基于知网的词语语义相似度改进算法，旨在提高词语语义相似度计算的准确率。当前基于知网的词语语义相似度计算方法存在一定的缺陷，如不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，导致相似度计算结果不够精确。 为了解决该问题，本文提出了一种词语语义相似度改进算法。该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。 知识点： 1. 词语语义相似度计算：词语语义相似度计算是自然语言处理中的一种重要技术，用于计算词语之间的语义相似度。 2. 知网（HowNet）：知网是一个大规模的中文词语知识库，提供了词语的语义信息和关系信息。 3. 义原距离、义原深度、义原密度：义原距离是指词语在语义层次树中的距离，义原深度是指词语在语义层次树中的深度，义原密度是指词语在语义层次树中的密度。 4. 主次关系：主次关系是指词语之间的上下位关系，如同义词、反义词、synonym等。 5. sememe：sememe是指词语的语义单元，用于表示词语的语义信息。 6. 义项表达式：义项表达式是指词语的语义表达式，用于表示词语的语义信息。 7. 语义层次树：语义层次树是指词语的语义关系图，用于表示词语之间的语义关系。 8. 加权平均值：加权平均值是指对多个值进行加权平均的结果，用于计算词语语义相似度。 9. 边权重函数：边权重函数是指计算词语语义相似度时使用的权重函数，用于计算词语之间的语义相似度。 10. 义原密度对相似度计算的影响：义原密度对相似度计算的影响是指义原密度对词语语义相似度计算的影响，用于调整词语语义相似度的计算结果。 11. 权重因子：权重因子是指调整词语语义相似度计算结果的权重值，用于限制义原深度与义原密度对相似度计算准确度的影响。 12. 自然语言处理：自然语言处理是指计算机处理和分析人类语言的技术，包括词语语义相似度计算、文本分类、信息检索等。 13. 机器翻译：机器翻译是指使用计算机翻译人类语言的技术，用于翻译不同语言的文本。 14. 知识挖掘：知识挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的技术，用于数据挖掘和知识发现。 15. 计算语言学：计算语言学是指研究人类语言和计算机之间的交互的学科，包括自然语言处理、机器翻译等。