基于本體的概念語義相似度測量研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、概念語義相似度的測量是自然語言處理的一個重要的研究內容,它在信息檢索、機器翻譯、詞義排歧、自動問答等領域都有廣泛的應用,它是一個基礎的研究課題。目前對概念語義相似度的測量研究大致分為兩大類:一類是依據(jù)某種世界知識來計算,主要是使用一種語義詞典,通過詞典中概念結點間的關系(上下位關系、同位關系、整體-部分關系等)來測量概念間的相似度;另一類是使用一種大規(guī)模的語料庫,通過統(tǒng)計學的方法依據(jù)上下文信息的概率分布來度量概念間的語義相似度,這一類方

2、法通過研究者的證明同樣適用于一種近似于語料庫的本體中。隨著本體結構的完善和本體庫詞匯量的增加,越來越多的研究者開始使用本體進行語義相似度測量研究,但都存在一定的局限性,實用性受到效率以及不同應用領域的嚴重質疑。針對這一現(xiàn)狀,本文從該方向著手進行探索研究。
  本文結合前期的研究工作以及參閱相關文獻,選用國內的《詞林》擴展版和國外的WordNet,就相關研究遺留的問題,分別提出一種模型用于計算概念語義相似度。本文的主要工作如下:

3、r>  (1)在中文詞語相似度測量中,分析具有代表性的田久樂提出的算法存在的不足,然后針對存在的問題提出了較好地解決辦法,使其與標準測試集MC30數(shù)據(jù)集的人工判定值之間的皮爾遜相關系數(shù)由0.53提高到0.85,具有較好的實用價值。
  (2)通過對眾多優(yōu)秀算法的研究以及對《詞林》擴展版的了解,以DekangLin的相似度理論為基礎,通過理論分析與推導,最后提出一種新的概念語義相似度測量方法。
  (3)在對中文詞語相似度測量

4、方法效果進行評判時,由于國內缺乏具體的評判標準,本文參考國外的評判標準,轉化出了一種中文詞語相似度評判方法,為國內的詞語相似度方法的評估提供了一種評估標準。
  (4)在英文概念語義相似度測量中,基于WordNet的研究,考慮到本體中普遍存在的不規(guī)則密度,導致計算結果不佳的問題。首先從已有的算法中通過部分改進抽取出一種基于密度權重的算法,用于證明通過密度補償路徑可以改善不規(guī)則密度引起的問題,然后提出一種基于區(qū)域密度補償?shù)穆窂接嬎隳?/p>

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