【摘 要】
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提出一种新的基于WordNet和文本集语义参数IC的计算方法,通过综合考虑概念在WordNet中语义信息以及数据集中的概率信息,即概念的自信息,同时利用新的参数考虑概念对在WordNet
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60673099,60873146）, 国家高技术研究发展计划863项目基金（批准号：2009AA02Z307）, 吉林大学研究生创新基金（批准号：20091022）
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提出一种新的基于WordNet和文本集语义参数IC的计算方法,通过综合考虑概念在WordNet中语义信息以及数据集中的概率信息,即概念的自信息,同时利用新的参数考虑概念对在WordNet中的共享信息,设计了一种通用的概念语义相似性计算方法,该方法简化了传统语义相似性算法,并解决了语义相似性计算领域的相关问题,可以应用在信息抽取、信息检索、文档分类及本体学习中.领域通用的数据集R＆B数据实验结果表明,该方法在计算语义相似度问题上有效。
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