基于《知网》的词语语义相似度算法

• 作者: 杨思春 王东 王小林 邰伟鹏 郑啸
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 义原 义项 词语语义相似度 知识描述语言
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 177-181
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.12.033

摘要

词语语义相似度计算在信息检索、文本聚类、语义消歧等方面有着广泛的应用。基于《知网》提出一种词语语义相似度算法。设计一种义原分类，将义原分为第一基本义原、其他基本义原和间接义原3类。与以往义项相似度计算方法不同，根据不同类义原对义项相似度影响的大小，分别使用不同的义原相似度计算方法进行义项相似度的计算。利用词语之间第一基本义原相似度最高的义项组合进行词语语义相似度计算，剔除相似度较低的组合对词语语义相似度结果的影响。实验结果表明，该算法能有效提高运算效率和精确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邰伟鹏	安徽工业大学计算机科学与技术学院	33	160	7.0	11.0
2	杨思春	安徽工业大学计算机科学与技术学院	71	416	11.0	17.0
3	王小林	安徽工业大学计算机科学与技术学院	49	389	10.0	19.0
4	王东	安徽工业大学计算机科学与技术学院	16	65	3.0	7.0
5	郑啸	安徽工业大学计算机科学与技术学院	54	1140	12.0	33.0