基于Google与KL距离的概念相关度算法

• 作者: 冯晓毅 彭进业 谢红梅 连宇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 概念相关度 WordNet网络 Google距离 KL距离 视觉语言建模
• 年，卷（期）: 2011,（19）
• 所属期刊栏目: 开发研究与设计技术
• 页码范围: 291-292,封3
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.096

摘要

WordNet在计算概念相关度时存在词汇量小、难以及时扩展更新以及同义、近义、一词多义等问题.为此,提出一种结合文本信息和图像视觉信息的概念相关度方法.利用Google距离和KL距离分别计算基于词语同现频率的概念相关度和基于视觉特征的概念相关度,并结合两者得到概念的总体相关度.实验结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯晓毅	西北工业大学电子信息学院	57	546	13.0	21.0
2	彭进业	西北工业大学电子信息学院	62	518	13.0	20.0
3	谢红梅	西北工业大学电子信息学院	19	200	10.0	14.0
4	连宇	西北工业大学电子信息学院	2	27	2.0	2.0