【摘 要】
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该文主要利用知网知识库中丰富的语义信息,并将其转换成易于使用的语义关系网络形式,然后利用概念距离和统计信息的方法对汉语词的语义相似度进行计算.具体来说,该文主要对下
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该文主要利用知网知识库中丰富的语义信息,并将其转换成易于使用的语义关系网络形式,然后利用概念距离和统计信息的方法对汉语词的语义相似度进行计算.具体来说,该文主要对下面三方面进行了研究:1.知网(英文名称HowNet)是一个以汉语和英语的词所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库.该文研究了知网知识库系统的基本结构,并针对知网关系的网状表示结构进行了关系型数据库的转化.2.人们在信息处理的过程当中经常需要比较两上概念,这就需要对知识库中的概念的相似度进行量化.该文研究了语义层次网络的量化问题.通过构建知网的义原概念层次图,从而使知网的量化问题变得方便,并通过概念距离计算公式和统计信息方法的知网义原之间的语义相似度进行了计算.3.研究了汉语词的语义相似度计算的方法并将其应用到问答系统当中.通过利用知网的语义概念关系网络所提供的丰富的语义信息,并利用节点集合概念距离计算方法,计算了基于知网的汉语词语义相似度并对其进行了分析评价.
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