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文檔簡介
1、隨著大數據時代的到來,互聯網每天都會產生大量的文本信息,詞語作為文本的基本組成單位,對詞語語義的理解是文本處理的基礎工作之一。詞語相似度計算,是用一個具體的數值表示兩個詞語的相似程度,是理解詞語語義的主要方法,詞語相似度問題的解決將會推動自然語言處理領域相關應用技術的發(fā)展,例如問答系統(tǒng)、信息檢索、詞義消歧和機器翻譯等。
在深入學習了詞語相似度計算及問答系統(tǒng)的相關研究方法的基礎上,本文提出了一種基于義原向量的詞語相似度計算方法,
2、并研究了該方法在知識庫問答系統(tǒng)中的應用,主要研究內容包括:
?。?)提出了一種義原向量生成模型 SIC_PageRank。在 HowNet義原上下位關系構成的層次結構圖中,通過義原及其子孫義原節(jié)點的深度信息計算每個義原的信息容量SIC(Sememe Information Content),利用SIC和義原結構圖中的連接關系,構建PageRank轉移概率矩陣,基于PageRank思想迭代生成每個義原的向量表示。
?。?)
3、提出了基于義原向量的詞語相似度計算方法?;赟IC_PageRank模型生成義原向量,由義原向量的余弦相似度計算義原相似度,由義原相似度計算概念相似度,進而計算詞語相似度。將基于義原向量的詞語相似度計算方法應用到“現代漢語語義詞典”名詞語義類自動識別中,實驗結果表明,該方法與人工校對結果的一致率達到71.9%,優(yōu)于使用基于最短路徑距離的方法。
?。?)詞語相似度計算在知識庫問答系統(tǒng)中的應用。在知識庫問答系統(tǒng)中,借助詞語相似度來計
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