【摘 要】
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利用知网的义原层次树,考虑树的深度、密度等因素对义原节点权重的影响,得到义原相似度。通过分析义项的描述语言结构,将关系义原和关系符号描述结构进行加权合并,综合考虑主
【机 构】
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国防科学技术大学C4ISR技术国防科技重点实验室,湖南省电力勘测设计院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60903225,60172012);湖南省自然科学基金资(03JJY3110)
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利用知网的义原层次树,考虑树的深度、密度等因素对义原节点权重的影响,得到义原相似度。通过分析义项的描述语言结构,将关系义原和关系符号描述结构进行加权合并,综合考虑主要特征、次要特征、关系特征计算义项相似度,减少补充义原作为次要特征中的基本义原所带来的误差,在此基础上提出一种改进的词汇相似度计算方法。实验证明,该方法呈现向两端扩散的现象,能够更精确地区分词汇间的细微语义差别,计算结果更趋于合理。
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