【摘 要】
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针对目前词语相似度算法中普遍存在的信息源单一化,计算结果非线性偏高,以及计算性能和效率的不一致的缺陷,提出了一种基于边权重的WordNet词语相似度的计算方法。该方法在路
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西师范大学网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61462010,No.61363036）,广西师范大学自然科学青年基金.
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针对目前词语相似度算法中普遍存在的信息源单一化,计算结果非线性偏高,以及计算性能和效率的不一致的缺陷,提出了一种基于边权重的WordNet词语相似度的计算方法。该方法在路径与深度的基础上,通过边权重改善WordNet结构中的层次不均匀性,引入编码概念唯一标识两个概念间的相似度,并利用余弦函数修正计算结果的非线性偏差。实验结果表明,对于MC30和RG65测试集,使用该方法计算的词语相似度值与人工判定值计算得到的Pearson相关系数均达到0.87;此外,该方法在计算性能和效率上均保持较高水平。
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