一種融合知網(wǎng)和搜索引擎的詞匯語義相似度計(jì)算方法

　　針對當(dāng)前《知網(wǎng)》的詞語語義描述與人們對詞匯的主觀認(rèn)知之間存在諸多不匹配的問題，在充分利用豐富的網(wǎng)絡(luò)知識的背景下，提出了一種融合《知網(wǎng)》和搜索引擎的詞匯語義相似度計(jì)算方法。首先，考慮了詞語與詞語義原之間的包含關(guān)系，利用改進(jìn)的概念相似度計(jì)算方法得到初步的詞語語義相似度結(jié)果；然后，利用基于搜索引擎的相關(guān)性雙重檢測算法和點(diǎn)互信息法得出進(jìn)一步的語義相似度結(jié)果；最后，設(shè)計(jì)了擬合函數(shù)并利用批量梯度下降法學(xué)習(xí)權(quán)值參數(shù)，融合前兩步的相似度計(jì)算結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與單純的基于《知網(wǎng)》和基于搜索引擎的改進(jìn)方法相比，融合方法的斯皮爾曼系數(shù)和皮爾遜系數(shù)均提升了5%，同時(shí)提升了具體詞語義描述與人們對詞匯的主觀認(rèn)知之間的匹配度，驗(yàn)證了將網(wǎng)絡(luò)知識背景融入到概念相似度計(jì)算方法中能有效提高中文詞匯語義相似度的計(jì)算性能。
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