基于nGram2vec与词义演化的词相似度计算方法

• 作者: 汪玉珠 王永滨
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 词相似度 nGram2vec 同义词林 知网 词义演化
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.192354

摘要

词相似度计算在文本分类等自然语言处理众多任务中有广泛应用,为了提高准确率并将其应用于文本分类任务中,提出基于知网与同义词林以及基于nGram训练大规模语料相结合的方法,通过词义演化技术检测词义变化确定两种方法的权重,利用皮尔逊相关系数对比人工定义词语相似度.通过实验将该方法与基于知网和同义词林的方法进行对比,根据随时间改变而词义有无变化选取15对词语进行测试,结果表明后者比前者提高了28％.由此可以看出,基于语料与语义词典的方法明显比单纯基于语义词典的方法好,但仍有较大改进空间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永滨	中国传媒大学计算机与网络空间安全学院	54	361	8.0	18.0
5	汪玉珠	中国传媒大学计算机与网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0