本文選題：大規(guī)模知識庫　切入點：語義相似性　出處：《計算機研究與發(fā)展》2017年11期

【摘要】：人類知識總量不斷增加,依靠人類產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)進行語義分析在推薦系統(tǒng)和信息檢索等領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用.在這些領(lǐng)域中,首要解決的問題是語義相似性計算,之前的研究通過運用以維基百科為代表的大規(guī)模知識庫取得了一定突破,但是其中的路徑并沒有被充分利用.研究基于人類思考方式的雙向最短路徑算法進行單詞和文本的相似性評估,以充分利用知識庫中的路徑信息.提出的算法通過在維基百科中抽取出顆粒度比詞條更細(xì)密的節(jié)點之間的超鏈接關(guān)系,并首次驗證了維基百科之間的普遍連通性,并對2個詞條之間的平均最短路徑長度進行評估.最后,在公開數(shù)據(jù)集上進行的實驗結(jié)果顯示,算法在單詞相似度得分上明顯優(yōu)于現(xiàn)有算法,在文本相似度的得分上趨于先進水平.
[Abstract]:The amount of human knowledge is increasing constantly, and it has important applications in the fields of recommendation system and information retrieval to carry out semantic analysis based on the structural big data produced by human beings.In these fields, the most important problem is semantic similarity calculation. Previous research has made a breakthrough by using the large-scale knowledge base represented by Wikipedia, but the path has not been fully utilized.A bidirectional shortest path algorithm based on human thinking is studied to evaluate the similarity of words and texts in order to make full use of the path information in the knowledge base.The proposed algorithm extracts hyperlinks between nodes with finer granularity than entries in Wikipedia, and for the first time verifies the universal connectivity between Wikipedia.The average shortest path length between two entries is evaluated.Finally, the experimental results on the open datasets show that the algorithm is superior to the existing algorithms in word similarity score, and tends to the advanced level in the text similarity score.
【作者單位】： 中國科學(xué)院軟件研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國科學(xué)院系統(tǒng)優(yōu)化基金項目(Y42901VED2,Y42901VEB1,Y42901VEB2)~~
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1686854