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基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算  
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【英文篇名】 Vocabulary Semantic Similarity Computation Based on How Net and Search Engine
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【作者】 吴克介; 王家伟;
【英文作者】 WU Ke-jie; WANG Jia-wei; School of Information Science and Engineering; Chongqing Jiaotong University;
【作者单位】 重庆交通大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 语义相似度; 知网; 义原; 搜索引擎;
【英文关键词】 semantic similarity; How Net; sememe; search engines;
【摘要】 提出一种基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。利用义原在层次体系树的深度、密度、信息量优化义原的相似性计算。将逐点共有信息(PMI)算法与归一化谷歌距离(NGD)算法结合优化基于搜索引擎的词汇语义相似度计算。将词汇的词性作为权重因子融合知网与搜索引擎的词汇相似度计算结果。实验结果表明,与基于知网和基于搜索引擎的语义相似度计算方法相比,所提出的方法在NLPCC测试集上的平均相似度更接近于测试集的评测标准,在汽车票务领域的词汇相似度计算中具有较好的应用效果。
【英文摘要】 This paper proposes a method of computing lexical semantic similarity based on How Net and search engines. The similarity computation is optimized by using the depth,density and information of semantic primitive in the hierarchy tree. The search engine based lexical semantic similarity computation is optimized by combining the point by point common information(PMI) algorithm with the normalized Google distance(NGD) algorithm. The lexical part of speech is used as weighting factor to merge the word similarit...
【更新日期】 2018-05-02
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 0引言词汇语义相似度的计算广泛应用于信息检索、词义消歧、数据融合、机器翻译等领域。目前,词汇语义相似度的计算方法主要分为2类:基于知网的方法和基于搜索引擎的方法。知网(How Net)[1-2]是以揭示概念与概念之间所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。自知网诞生?

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