【摘 要】
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单词语义相似度度量一直是自然语言处理领域的经典和热点问题,其成果可对词义消歧、机器翻译、本体映射、计算语言学等应用具有重要影响.本文通过结合证据理论和知识库,提出
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）,长春工业大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60903098,60973040,61300148,61472049);吉林省重点科技攻关项目(20130206051GX);吉林省科技计划青年基金项目(20130522112JH)资助~~
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单词语义相似度度量一直是自然语言处理领域的经典和热点问题,其成果可对词义消歧、机器翻译、本体映射、计算语言学等应用具有重要影响.本文通过结合证据理论和知识库,提出一个新颖的度量单词语义相似度度量途径.首先,借助通用本体Word Net获取证据;其次,利用散点图分析证据的合理性;然后,使用统计和分段线性插值生成基本信任分配函数;最后,结合证据冲突处理、重要度分配和D-S合成规则实现信息融合获得全局基本信任分配函数,并在此基础上量化单词语义相似度.在数据集R＆G（65）上,对比本文算法评判结果与人类评判结果的
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