【摘 要】
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给出了一个新的用于计算WordNet中概念的语义相似度的IC(信息内容)模型。该模型以WordNet的is_a关系为基础,只通过WordNet本身结构就可求出WordNet中每个概念的IC值,而不需要
【基金项目】
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山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(No.BS2010DX012)
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给出了一个新的用于计算WordNet中概念的语义相似度的IC(信息内容)模型。该模型以WordNet的is_a关系为基础,只通过WordNet本身结构就可求出WordNet中每个概念的IC值,而不需要其他语料库的参与。该模型不仅考虑了每个概念所包含的子节点的个数,而且将该概念所处WordNet分类树中的深度引入到模型当中,使得概念的IC值更为精确。实验结果显示将该模型代入到多个相似度算法当中,可以明显提高这些算法的性能。
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