本文選題：語義相似度　切入點：知網(wǎng)　出處：《計算機應(yīng)用》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對當(dāng)前《知網(wǎng)》的詞語語義描述與人們對詞匯的主觀認(rèn)知之間存在諸多不匹配的問題,在充分利用豐富的網(wǎng)絡(luò)知識的背景下,提出了一種融合《知網(wǎng)》和搜索引擎的詞匯語義相似度計算方法。首先,考慮了詞語與詞語義原之間的包含關(guān)系,利用改進(jìn)的概念相似度計算方法得到初步的詞語語義相似度結(jié)果;然后,利用基于搜索引擎的相關(guān)性雙重檢測算法和點互信息法得出進(jìn)一步的語義相似度結(jié)果;最后,設(shè)計了擬合函數(shù)并利用批量梯度下降法學(xué)習(xí)權(quán)值參數(shù),融合前兩步的相似度計算結(jié)果。實驗結(jié)果表明,與單純的基于《知網(wǎng)》和基于搜索引擎的改進(jìn)方法相比,融合方法的斯皮爾曼系數(shù)和皮爾遜系數(shù)均提升了5%,同時提升了具體詞語義描述與人們對詞匯的主觀認(rèn)知之間的匹配度,驗證了將網(wǎng)絡(luò)知識背景融入到概念相似度計算方法中能有效提高中文詞匯語義相似度的計算性能。
[Abstract]:In view of the mismatch between the semantic description of the words and the subjective cognition of the words in the current Web of knowledge, under the background of making full use of the abundant knowledge of the network, there are many mismatches between the semantic description of the words and the subjective cognition of the words. In this paper, a method for calculating semantic similarity of words is proposed. Firstly, the inclusion relationship between words and semantic elements is considered. The improved concept similarity calculation method is used to obtain the preliminary semantic similarity results. Then, the search engine based correlation double detection algorithm and the point mutual information method are used to obtain the further semantic similarity results. Finally, The fitting function is designed and the weight parameters are studied by the batch gradient descent method, and the results of similarity calculation of the first two steps are fused. The experimental results show that compared with the improved methods based on knowledge net and search engine, The Spelman coefficient and Pearson coefficient of the fusion method were increased by 5, and the matching degree between the semantic description of specific words and the subjective cognition of the words was improved. It is verified that the integration of the network knowledge background into the conceptual similarity calculation method can effectively improve the computational performance of semantic similarity of Chinese vocabulary.
【作者單位】： 南華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61402220,61502221) 湖南省教育廳科研項目(16C1378,14B153,15C1186) 湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金資助項目(14YBA335)~~
【分類號】：TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1646559