【摘 要】
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为了更加准确地计算文本特征权重,提高文本相似度计算的精确度,文章提出了一种基于《知网(HowNet)》语义知识库的加权语义复杂网络文本相似度计算方法.该方法首先以特征词为
【基金项目】
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合肥学院重点教学研究项目(2018hfjyxm08);安徽省自然科学基金青年项目(051308085QF115);高校优秀青年人才支持计划重点项目(GXYQZD2016275)
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为了更加准确地计算文本特征权重,提高文本相似度计算的精确度,文章提出了一种基于《知网(HowNet)》语义知识库的加权语义复杂网络文本相似度计算方法.该方法首先以特征词为节点,以特征词窗口共现为边,以特征词的TF-IDF值为特征词节点的初始权重,以融合共现频率和概念间语义距离计算特征词节点之间边的权重,构建加权语义文本复杂网络.然后利用综合特征指数作为加权语义网中文本的特征权重.最后基于公开数据集和KNN算法进行文本聚类实验,实验结果表明,在基于F-度量值标准上本文提出的方法要优于传统基于向量空间模型的T
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