基于知网的词语语义相似度改进算法

• 作者: 李蕾 杨丽花
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 知网 词语语义相似度 义原密度 义原深度 义原距离
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.04.009

摘要

词语语义相似度计算在很多领域都有广泛应用,而目前常用的基于知网的词语语义相似度计算方法由于未深入考虑同一棵树中的两个不同义原的可达路径上所有义原节点的密度对义原距离的影响,或未考虑义原深度与义原密度的主次关系,导致计算结果不够精确,从而使其应用受限.针对该问题,给出了一个新的节点间边权重函数,通过在边权重函数中引入两义原可达路径上所有义原节点的密度,并利用权重因子来调整义原深度和义原密度对义原距离的影响,从而提出一种改进的基于知网的词语语义相似度计算方法.实验结果表明,该方法可以更有效地提高词语语义相似度计算精度,比现有方法更具有实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨丽花	南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室	11	28	3.0	5.0
2	李蕾	南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室	2	5	2.0	2.0