基于HowNet的信息量计算语义相似度算法
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Method of Information Content Evaluating Semantic Similarity on HowNet
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    语义相似度计算的应用范围广泛, 从心理学、语言学、认知科学到人工智能都有其应用. 提出了仅依赖于知网(HowNet)的信息量计算来估计两个词汇间的语义相似度. 经实验证明, 相比于传统的基于词网(WordNet)和大型语料库的计算信息量来估计语义相似度的算法, 本文的算法更容易计算, 并更接近于人工的语义相似度判断.

    Abstract:

    Evaluating Semantic similarity is widely used in areas range from Psychology, Linguistics, Cognitive Science to Artificial Intelligence. This paper means to the merely use of HowNet to evaluate Information Content as the semantic similarity of two terms or word senses. While the conventional ways of measuring the IC of word senses must depend on both an ontology like WordNet and a large corpus, the experiment proves that the semantic similarity measured in this method is easier to calculate and more closely with human judgments, as HowNet has an elaborate way to represent descriptive object.

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引用本文

游彬,严岳松,孙英阁,刘靖.基于HowNet的信息量计算语义相似度算法.计算机系统应用,2013,22(1):129-133

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  • 收稿日期:2012-06-23
  • 最后修改日期:2012-09-04
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