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计算机工程 ›› 2018, Vol. 44 ›› Issue (6): 151-155. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0047061

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

基于How-net的词语语义相似度算法

马永起  1,韩德培  2,蒙立荣  1,余杰  3,程铮  1   

  1. 1.中国工程物理研究院计算机应用研究所,四川 绵阳 621999; 2.东方通信股份有限公司,杭州 310000; 3.国防科技大学 计算机学院,长沙 410073
  • 收稿日期:2017-05-04 出版日期:2018-06-15 发布日期:2018-08-06
  • 作者简介:马永起(1986—),男,硕士,主研方向为人工智能;韩德培、蒙立荣,硕士;余杰,博士;程铮,高级工程师。

Lexical Semantic Similarity Algorithm Based on How-net

MA Yongqi  1,HAN Depei  2,MENG Lirong  1,YU Jie  3,CHENG Zheng  1   

  1. 1.Institute of Computer Application,Chinese Academy of Engineering Physics,Mianyang,Sichuan 621999,China; 2.Eastern Communications Co., Ltd.,Hangzhou 310000,China;3.School of Computer,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China
  • Received:2017-05-04 Online:2018-06-15 Published:2018-08-06

摘要: 对词语相似度、义原相似度和概念相似度进行研究,结合How-net义原树,提出一种计算义原相似度的算法。考虑义原节点所处的深度、义原节点间的距离以及义原节点兄弟数目,在义原相似度基础上,给出词语语义相似度算法。实验结果表明,与评论的倾向性算法和语义相似度算法相比,该算法在不增加算法复杂度的情况下,提高了词语语义相似度准确性。

关键词: 相似度, 路径长度, 概念相似度, 义原距离, 特征结构

Abstract: On the study of lexical similarity,sememe similarity and concept similarity,this paper propose a sememe similarity computation algorithm based on the How-net semantic tree.This algorithm considers the node distance,the node depth and the number of brother node,so that gives out a lexical semantic similarity algorithm based on sememe similarity.Experimental results show that this algorithm can increase the accuracy of word semantic similarity and do not increase the complexity of algorithm compared with the tendency algorithm and semantics similarity algorithm in literature.

Key words: similarity, length of path, concept similarity, distance of sememe, feature structure

中图分类号: