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摘要:
针对传统信息量计算方法中仅考虑WordNet内的上下位关系,而未考虑部分整体关系问题,提出一种基于扩展关系的信息量计算方法,并验证了该方法的优越性.应用该方法能改进词语或概念的语义相似度计算结果.
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文献信息
篇名 基于扩展关系的信息量计算方法
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 信息量 语义相似度 WordNet层次结构
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 1068-1072
页数 分类号 TP391.1
字数 2915字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周春光 吉林大学计算机科学与技术学院 161 2128 25.0 39.0
2 翟延冬 吉林大学计算机科学与技术学院 4 67 2.0 4.0
3 王康平 吉林大学计算机科学与技术学院 21 318 7.0 17.0
4 郭东伟 吉林大学计算机科学与技术学院 34 210 9.0 13.0
5 张凯勇 吉林大学计算机科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
信息量
语义相似度
WordNet层次结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
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6
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24333
论文1v1指导