【摘 要】
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作为自然语言处理的关键技术之一,词汇之间的语义相关性计算依赖于语义资源.语义资源可分为知识库和语料库;HowNet和ConceptNet是包含中文词汇的两种语义知识库,可为中文词汇
【机 构】
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南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京211106南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京211106;高安全系统的软件开发与验证技术-工信部重点实验室,南京211106;
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作为自然语言处理的关键技术之一,词汇之间的语义相关性计算依赖于语义资源.语义资源可分为知识库和语料库;HowNet和ConceptNet是包含中文词汇的两种语义知识库,可为中文词汇语义相关性计算提供依据.本文在分析以上两种语义知识库结构及应用的基础上,提出:面向HowNet的基于信息含量的语义相关性计算方法,以及面向ConceptNet的基于路径距离的语义相关性计算方法.通过实验案例分析,得出如下结论:HowNet明确定义词汇的概念,适用于检测词对间的语义相似度;ConceptNet定义词对间的多重语义关系,在检测词对语义相似度的基础上,亦能检测词对间的语义相关度.此外,本文探索性地提出结合使用以上两种语义知识库的词对间语义关系计算算法,以期扩大检索词汇的范围并提高效率.
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