基于區(qū)間直覺(jué)模糊集的語(yǔ)義相似度研究.pdf

1、語(yǔ)義相似度是中文信息處理的關(guān)鍵技術(shù),在自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)聚類(lèi)、機(jī)器翻譯、信息檢索、信息過(guò)濾等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的語(yǔ)義相似度算法難以表達(dá)豐富的語(yǔ)義信息,計(jì)算結(jié)果與人的主觀認(rèn)識(shí)有一定的差距。區(qū)間直覺(jué)模糊集具有強(qiáng)大描述模糊信息的能力,它采用區(qū)間直覺(jué)模糊數(shù)揭示語(yǔ)義模糊信息。因此,基于區(qū)間直覺(jué)模糊集的語(yǔ)義相似度研究能夠更好的表征語(yǔ)義,挖掘語(yǔ)義信息,提高語(yǔ)義相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性,突破傳統(tǒng)語(yǔ)義相似度在語(yǔ)義表達(dá)上的瓶頸。
　　本文首先介紹了語(yǔ)義相

2、似度研究的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀,提出了目前語(yǔ)義相似度的主要缺點(diǎn)是沒(méi)有充分體現(xiàn)語(yǔ)義信息。文章引入了區(qū)間直覺(jué)模糊集表示語(yǔ)義信息,并詳細(xì)闡述了如何使用區(qū)間直覺(jué)模糊集表示層次信息、深度、密度、語(yǔ)義傳遞信息等。在此基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建了模糊矩陣,把語(yǔ)義相似度的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為模糊矩陣的問(wèn)題。結(jié)合《知網(wǎng)》中的“詞語(yǔ)由義原整合”的思想,實(shí)現(xiàn)了基于區(qū)間直覺(jué)模糊的詞語(yǔ)相似度計(jì)算。最后,采用30對(duì)詞語(yǔ)對(duì)算法進(jìn)行了測(cè)試,證明了算法的有效性。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容為:

3、r>　　(1)分析了語(yǔ)義相似度研究的必要性,并對(duì)國(guó)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了文獻(xiàn)調(diào)研和分析。
　　(2)分析并歸類(lèi)了目前的主要的語(yǔ)義相似度算法,并提出了目前語(yǔ)義相似度算法的不足之處。
　　(3)介紹了區(qū)間直覺(jué)模糊集與區(qū)間直覺(jué)模糊數(shù)、區(qū)間直覺(jué)模糊關(guān)系、語(yǔ)義傳遞包的計(jì)算以及《知網(wǎng)》等基礎(chǔ)知識(shí),為基于區(qū)間直覺(jué)模糊集的語(yǔ)義相似度計(jì)算奠定了基礎(chǔ)。
　　(4)提出了基于區(qū)間直覺(jué)模糊集的語(yǔ)義相似度算法思想。綜合考慮了層次結(jié)構(gòu)、深度、密度對(duì)語(yǔ)義

4、關(guān)系權(quán)值的影響,建立模糊矩陣,表征層次結(jié)構(gòu)中的語(yǔ)義關(guān)系。結(jié)合《知網(wǎng)》中的單位——義原,把詞語(yǔ)表示為義原,計(jì)算并整合詞語(yǔ)表示式中所有的義原相似度得到詞語(yǔ)的整體相似度。
　　(5)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證和分析。與劉群的測(cè)試數(shù)據(jù)和主觀經(jīng)驗(yàn)對(duì)比,以此驗(yàn)證本文中提出算法的合理性和有效性。
　　本文對(duì)基于區(qū)間直覺(jué)模糊集的語(yǔ)義相似度研究展開(kāi)了研究和討論,提出了語(yǔ)義相似度算法并進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。繼續(xù)完善語(yǔ)義相似度的各環(huán)節(jié),并把本算法推廣應(yīng)用到句子相