结合语义相似度与相关度的概念扩展

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汉语词语语义相似度计算研究

汉语词语语义相似度计算研究

文 识码:A 献标
中圈 分类号: P9 T 31
汉语 词语 语 义相似 度 计 算研 究
夏 天
( 国人民大学信息资源 管理 学院,北京 10 7 ) 中 82 0
摘 要 :汉语词语 的语义相似度计算是 中文信 息处理 中的一个关键问题 。该文 提出了一种基于知 网、面向语义、可扩展的相似度计算新方
[ e od iWod m l i ; o n ; o cp; e e e K y r s rs i i r y H w  ̄ C n etS m m w s at
汉语词汇相似度计 算在 自动问答、情 报检 索、文本聚类 等应用 中都是一个非常关键的问题” J 。针对这一问题 ,人们
smia iy c mpu a i n wh c s b s d o wn t e r d t e n i n o l e e p n e .T e n w t o e n s a s mi rt omp tto i lrt o tto ih i a e n Ho e ,g a e o s ma t a d c u d b x a d d h e me d d f e i l i c c h i a y uain f r u a a ng Ho e ’ e e sa c r i g t n o ai n t e r , n s awa u fi u t h tOOV r sc n o a t i a e i e n i o m l mo wn tSs m me c o d n o i f r to o y f d y o t t di c l t a m h i of he y wo d a n tp ri p t n s ma t c c
t e s m a t e e mo g a b ta y wo d n l . p r e t lr s l o LI i d c t s t a c u a y r t f t e n w e h d sne ry 1 % h e n i l v la n ir r r s n ia e h tt a c r c a e o h e m t o i a l c r i y m he 5 h g e a e e to e . i h rt npr s n n s h

结合语义扩展度和词汇链的关键词提取算法

结合语义扩展度和词汇链的关键词提取算法
优的提取效果 , 具 有 一 定 的 实际 应 用 价 值 。
关键词 同义词词林 , 语 义扩展 度 , 词 汇链 , 关键词提 取 , 语 义分析 中图法分类号 T P 3 9 1 文 献标 识码 A
Ex t r a c t i o n Al g o r i t hm Ba s e d o n Se ma n t i c Exp n s a i o n I nt e g r a t e d wi t h Le xi c a l Cha i n
o n t he s e ma n t i c s o f k e y wo r d e x t r a c t i o n wa s p r o p o s e d . By c a l c u l a t i n g s e ma n t i c s i mi l a r i t y a n d s e ma n t i c r e l e v a n c y b a s e d
第4 0卷 第 1 2 期 2 0 1 3 年 1 2月





Vo 1 . 4 0 No . 1 2
De c 2 01 3
Co mp u t e r S c i e n c e
ห้องสมุดไป่ตู้
结 合 语 义 扩 展 度 和 词 汇 链 的关 键 词提 取 算 法
刘端 阳 王 良芳
n y ms a s we l l a s t h e a c c u r a t e a n d c o m p r e h e n s i v e e x p r e s s i o n o f t h e s u b j e c t s i n t h e t e x t , a me t h o d n a me d KE S E L C b a s e d

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

e t e a e i p o e .S ac n i e c n e e t ey s e uae u e ’ mt n o t ov h r b e whc s t a h n t sC i i n b m r v d e r h e g n a f c v l p c lt s rs i e t m o s le t e p o lm i h i h t t e i ta i o a e r h n i e a t n e s n t e s r s n e t n e fc y A qu r r f m e s se i deine a r d t n l a c e g c n’ i s n u d rt d h u e ’ a i t n o p r d i e e y e ne nt y tm s i sg d nd

i mplm e e ,t e e pei e tto rs ls s w he s se a t ie q r n te iin l. e ntd h x r m na n eu t ho t y tm c n opi z uey i pu f ce ty i m
Ke r s q e yr f e n ; o c p ma t mi r ; r n t y wo d : u r i me t c n e t e n cs l i wo d e en s i i at y

种 基 于本体 概ຫໍສະໝຸດ 念 语 义相 似 度 的 查询 优 化 方 法
孙 航
4 50 ) 70 0 ( 开封 大学管理科 学学院 , 南 开封 河

要: 文章提 出一种优化查询方法 , 该方法将本体概念语义相似度和词法之 间的关系相结合。 先利 用语法特征对用户输

基于HowNet的词汇语义相关度计算方法研究

基于HowNet的词汇语义相关度计算方法研究

基于HowNet的词汇语义相关度计算方法研究摘要:本文在充分挖掘词汇间隐含语义关系的基础上,基于语义关系对语义关联度的影响,将语义相似度以及语义关联度相结合提出了语义相关度算法,并通过实验证明,使用该计算方法得出的语义相关度,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化。

关键词:HowNet 语义相似度语义相关度语义关系1、引言词汇相似度反映了两个词汇相互关联的程度,即词汇间的组合特点,可以利用两个词汇在同一语言环境中的可替换程度来衡量。

目前,词汇相似度的计算方法主要有基于统计的方法和基于语义词典的方法两种,但这两种方法在实现中都存在不足。

本文充分挖掘出HowNet中丰富的语义关系,在计算了词汇的语义相关度以及语义关联度的基础上,提出一种基于HowNet的词汇语义相关度计算方法,使计算结果更趋于合理化。

2、基础知识2.1 HowNet简介HowNet是一个以中英文词汇所代表的概念为描述对象,以揭示概念之间以及概念的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。

它采用知识词典的描述语言(Knowledge Dictionary Mark-up Language,KDML),将词语表示为几个“概念”,即利用“概念”对词汇的语义进行描述。

组成“概念”的最小意义单位称为义原语义描述式,由义原以及某些表达概念语义的符号组成,有基本义原描述式和关系义原描述式两种形式。

2.2 概念之间的隐含语义关系概念的基本义原描述式展示了概念的基本信息,而关系义原描述式则表达了概念与其它义原间的复杂关系,我们可以根据这些关系挖掘出隐含在两个概念之间的复杂语义关系。

笔者对HowNet关系以及关系义原描述式进行了仔细研究比较,概括出了概念之间的八个语义关系,如表1所示。

3、语义相关度计算两个词汇语义相似度高,它们的语义相关度必定较高,如“医生”与“患者”;反之两个语义相关度高的词语,却不一定有很高的相似度,如“医生”与“医治”。

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法
问方式仅 仅采 用语法 匹配 , 没有利用数据 之间 的 而
领域 的查询 扩展技术应用 到 KQ D 技术中 ,提 OR 出 了基 于本 体 的关 系数 据库 关键 词 查询 的语义 查
询扩 展方法 , 把用 户提交 的查询 关键词进行 语义查 询 扩展 , 其扩展 为基 于本体 的语 义关键词 。实例 将 分 析表 明, 扩展后 的语义关键 词尽可 能符合 用户的
词查询 ( y r ey e ea o a D t ae, Kewod Qu r r lt n l aa ss Ov R i b KQ D)使得用户通过 提交查询关键 词来访 问关 OR
概念 进行扩 展 , 筛选 出那 些语义相 似度 超过 系统 设定
收 稿 日期 :0 90 —9 基 金 项 目: 20 —90 国家 自然 科 学 基金 资 助 项 目(0 7 10 ; 6 7 3 0 ) 国家 “ 一 五” 技 支 撑 计划 资助 项 目 (0 6 K0 B ) 十 科 2 0 BA 5 O2 河 北 省 自然 科 学 基 金 资助 项 目 (2 0 0 0 7 ) F 0 9 0 4 5
22 3

燕 山大 学 学报
2 1 00

) g ,R是概念 和概念之 间的关 系集 合 ,

系 ,具有传递 性 、自反性 、反对称性等特 点 。如 图 1所示 ,AC C as ct nS s m 1 9 M lsi a o yt 9 8分类系统 i f i e
1 基 本 定 义
所谓 本体 , 通俗 地讲 ,是用来描述 某个领域甚
至更广范 围 内的概念 以及 概念之 间的关系 , 是概念 和 概念之 间的集合 。目前 ,本体 已经被 广泛应用

embedding model 指标-概述说明以及解释

embedding model 指标-概述说明以及解释

embedding model 指标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:概述部分将介绍embedding model以及本文的主要研究内容。

在当今大数据时代,信息爆炸给数据处理和信息检索带来了极大的挑战。

为了更好地处理和利用这些海量数据,embedding model应运而生。

embedding model是一种将高维度数据映射到低维度连续向量空间的方法。

它可以将大规模的离散数据进行编码并进行有效的表示。

通过将每个离散数据映射到低维连续向量空间中的一个向量,embedding model可以保留原始数据之间的关系,并能够更好地捕捉到数据的语义信息。

本文将着重探讨embedding model在实际应用中的指标问题。

指标是衡量embedding model性能的重要标准,它可以用来评估embedding model对于特定任务的效果和表现。

在不同的应用领域中,常用的指标包括准确率、召回率、均方误差等。

本文将结合具体案例和实验结果,分析不同指标的优缺点,帮助读者更好地理解和评估embedding model的性能。

在接下来的章节中,我们将首先介绍embedding model的定义,包括其基本原理和核心概念。

然后,我们将探讨embedding model在各个领域的应用场景,包括自然语言处理、推荐系统、图像处理等。

通过分析不同领域的案例,我们将深入理解embedding model在解决实际问题中的作用和效果。

最后,在结论部分,我们将总结embedding model的优势和发展前景,并展望未来的研究方向。

通过本文的详细探讨,希望能够为读者提供一种全面的了解和评估embedding model的方法,推动其在各个领域的应用进一步发展。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容:文章结构部分旨在介绍整篇文章的组织结构,并说明各个部分的主要内容和目的。

本文分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分以概述、文章结构和目的为核心内容。

语义特征分析法

语义特征分析法
Word2Vec
通过训练神经网络,将词转化为固定维度的向量,形成语义特征。
特征匹配与分类
相似度匹配
比较文本间的相似度,如余弦相似度、 Jaccard相似度等。
分类器
使用机器学习算法对文本进行分类, 如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网 络等。
结果评估与优化
01
准确率、召回率、F1值:评估分类结果的性能指标。
深度学习技术可以结合传统的语义特征分析 方法,形成更为强大的语义特征分析模型, 提高语义特征分析的精度和泛化能力。
深度学习技术还可以应用于多模态 语义特征分析,将不同模态的数据 进行融合,进一步提高语义特征分 析的准确性和全面性。
多模态语义特征分析
多模态语义特征分析是指将不同 模态的数据进行融合,以提取更
产品评价
02
分析用户对产品的评价和反馈,了解产品的优点和不足之处。
品牌形象评估
03
评估品牌在公众心目中的形象和声誉,为企业决策提供依据。
06 语义特征分析法的未来发 展与挑战
深度学习与语义特征分析法的结合
深度学习技术为语义特征分析提供了强 大的工具,能够自动提取高层次的语义 特征,提高了语义特征分析的准确性和 效率。
02
采用分布式计算和并行化技术 可以提高大规模语义特征分析 的计算效率和可扩展性。
03
利用高效的降维技术和特征选 择方法可以降低大规模语义特 征分析的维度和计算复杂度, 提高分析效率。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
02
交叉验证:通过将数据集分成训练集和测试集,评估
模型的泛化能力。
03
特征选择与优化:根据性能指标,选择或优化特征,
提高分类效果。

基于语义网络的语义相似度计算技术研究

基于语义网络的语义相似度计算技术研究

基于语义网络的语义相似度计算技术研究第一章引言语义相似度计算是自然语言处理领域中的重要研究方向之一。

在文本分类、信息检索、机器翻译等应用中,语义相似度计算技术都扮演着重要的角色。

本文将介绍一种基于语义网络的语义相似度计算技术,并对其进行研究和探讨。

第二章相关技术介绍2.1 语义网络语义网络是一种描述概念间关系的图形模型。

在语义网络中,由节点和边组成,节点表示概念,边表示概念间的关系。

语义网络是一种通用的表示模型,在自然语言处理、人工智能、语义Web等领域得到广泛应用。

2.2 语义相似度计算语义相似度计算是指衡量两个文本或概念之间的语义接近程度。

其基本思想是:利用自然语言处理技术对文本或概念进行分析,然后根据不同的算法模型计算出它们之间的相似度。

2.3 基于语义网络的语义相似度计算基于语义网络的语义相似度计算是一种新兴的计算方法。

它将语义网络中节点之间的距离作为相似度的度量指标,通过计算节点之间的距离来反映它们之间的语义接近程度。

该方法不仅具有高效性和准确性,而且还能够避免传统方法中存在的难以处理语义歧义等问题。

第三章基于语义网络的语义相似度计算技术3.1 语义网络构建在构建语义网络时,需要根据具体任务选择不同的语义关系类型。

例如,在文本分类任务中,常用的语义关系包括同义词、上下位词等。

3.2 语义网络扩展在实际应用中,由于网络中可能存在未知的节点和边,因此需要对语义网络进行扩展。

常用的方法包括:基于语料库的语义扩展、基于知识库的语义扩展等。

3.3 语义相似度计算在计算语义相似度时,需要对语义网络中的节点进行矩阵化处理,然后采用不同的算法进行计算。

常用的算法包括:路径距离算法、基于PageRank的算法、基于熵权法的算法等。

第四章实验与评估为了验证该方法的有效性,需要进行实验与评估。

在实验中,需要选择合适的语料库、语义关系类型和算法,并分别计算不同文本或概念对之间的相似度。

在评估中,需要采用标准评价指标如Pearson相关系数、Spearman等来评估方法的准确性和效率。

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[ $] 成语义丰富的扩展概念集, 再提交检索 。
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语义 网 环 境 下 的 概 念 扩 展, 核心任务是一系列 语义推理— — —同义扩展、 语义蕴涵、 外延扩展及语义 相关联想。在完 备 推 理 机 制 的 支 持 下, 推理不难实 现。但我们也发 现, 多个环节的推理任务在实现过 程中易产生混乱, 由于缺乏统一的可量化指标, 难以 形成相关程度由 高 到 低 的 有 序 队 列, 由此生成的扩 展词条简单堆砌, 不能完整真实地反映领域知识中 的关联特点。因此, 对基于领域本体的概念检索, 在 采用推理技术的 同 时, 我们考虑引入一个统一的量 化标准度量概念的关联程度, 控制调整扩展概念集, 以期获得更实用 灵 活 的 概 念 扩 展 模 型, 更好地实现 针对领域知识的检索。
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其中, ) & 是 ! " 到 ! # 的最短路径上第 & 条边的权值, 这里 ) & - B 。 进一步指出, 语义相似度还将受到 概念 文献 [F] 节点 “深度” 的影响, 即相同的路径长度, 层次树中离 根节点近的概念间的相似度比离根节点远的概念间
万 方数据 — +), —
结合语义相似度与相关度的概念扩展
意义上的符合程 度, 涉及语义相似度和相关度两个
!
基于语义推理的概念扩展
概念。语义相似度指概念词汇的可替换度和词义的 符合程度, 如 “医生 3 大夫” 。而语义 相关 度则指 语义 , 其 相 似 度 很 小, 相关 间的关联度。如“医 生 3 病 患” 度却很大。通常情况下, 相似度高的两个概念, 相关 度也高, 因此往往 也 通 过 概 念 间 的 相 似 性 解 决 概 念
关键词
语义相似度
语义相关度
概念扩展
!"#$%&’()* +%’,-%.)* /)0%1 "# 2%3)#’-$ 2-3-*),-’4 5#’%6,)’%1 7-’8 2%3)#’-$ +%*)’-.-’4
#IB 5OI$ HKP 2<KR SLH<LOI)
( $ Q !"#$%&’"(& > )* +(*)%’$&,)( -$($."’"(& ,/0( 1$&F /"( 2(,3"%4,&5 ,60$(.78)0 , ($%)+( ; ) Q 9,(.($( :);;"." ,/0( 1$&F /"( 2(,3"%4,&5 ,60$(.78)0 ,($%)+()
[C, D, E] 间的相 关 性 问 题 。本文的应用背 景 是 概 念 检
不同于 简 单 的 术 语 本 体 (如 "#$%&’( ) ,本 文 探 讨的语义网构建在复杂的、 公理化的领域本体上, 在 描述逻辑推理机 制 的 支 持 下, 采用推理技术实现概 念扩展。描述逻 辑 上 的 推 理 基 于 知 识 库 )* ( +,, ) 〈 +*#.,,*#.〉 。+*#. 引入 领 域 概 念, 是 描 述 概 念、 概念间的关系、 关系间关系的公理集 合
情 报 学 报
!""# $%%% & %$’( 第 )* 卷 第 ( 期 +), & +’) , )%%+ 年 $% 月
-./0#12 .3 456 75!#1 ".7!648 3.0 "7!6#4!3!7 1#9 4675#!712 !#3.0:14!.# !""# $%%% & %$’( +), & +’) .?@<ABC )%%+ ;<= > )* #< > ( ,
(
实现概念扩展的基本推理流程如图 B 所 示。 首 先采用 ,*#. 中 的 实 例 验 证 (相 容 检 测) , 在 +*#. 中 定位初始查询关 键 词 所 对 应 的 本 体 中 的 规 范 概 念, 再根据本体的概念描述、 关系定义及规则, 执行相应 的扩展操作, 推 出 与 其 同 义、 上 下 位 及 关 联 的 概 念, 实现语义扩展。基于扩展概念集上检索出的内容体 现了语义, 不单纯是语法上的词匹配内容。
( $’ , !(’ $" )" 其中, ,( $) " (
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$ ( 表示由概念节点 $ 引 $) ( )。 , ( % -"# .
出的, $ ’ 到 $ " 的最短路径上第 ( 条边的权值。 定义 # : 概念 $ ’ , $ " 间的语义相似度: ( $’ , /() $" )" $ & 其中, !(’ ()* " % ’ $ &
[ !]
索, 而且概 念 空 间 建 立 在 关 联 复 杂 的 领 域 本 体 上。 因此, 在扩展概念时, 我们应全面权衡概念间的各种 关联, 综合语义相似度和语义相关度两项指标, 作为 概念词汇在意义上相符合的统一标准。 "#$ 语义扩展度的计算 概念在语义层次树上的最 短路径 亦称“语 义距 离” 。一般说来, 语义距离越近, 相似程度越高, 反之
收稿日期:)%%* 年 D 月 $E 日 作者简介:聂卉, 女, 博士, 研究领域: 智能信息处理、 知识发现、 知识检索。 6FGHI=: 男, 博 IJJKL M GHI= > JNJO > BPO > ?K。龙朝晖, 士, 研究领域: 企业信息化。 (项目号: 。 $) 本论文得到 )%%( 年广州市哲学社会科学十五规划项目资助 $%%%%FE))))$E)
[ A] 。 念定义是否存在矛盾, 检验知识表达的正确性
题, 建立在领域本体所构建的概念空间之上, 所有概 念均被组织在树 状 的 层 次 结 构 中, 能够保证语义距 离的可计 算 性。 设 ! " , !# 为 层 次 树 上 的 任 意 两 概 念, 有如下计算公式: 定义 ! : 概念 ! " , ! # 间的最短路径长度:
聂 卉$ 龙朝晖 )
($ Q 中山大学资讯管理系, 广州 ($%)+( ;) Q 中山大学岭南学院, 广州 ($%)+()
摘要
本文研究在本体构建的语义网环境下, 量化领域概念的关联程度扩展概念, 实现概念 检 索 的 问 题。 利 用
语义的层次结构和蕴涵关联计算语义相似度和相关度, 并结合二者, 提出语义扩 展 度 的 概 念 及 计 算 方 法, 由此控制 调整扩展概念集的范围和大小。经过实例计算与分析, 验证并阐明了该方法的合理性、 有效性及其特点。
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0
实例验证及分析
实例为一个简单的学校领域本体。针对本体中 定义的概念及其 关 联, 我们用程序实现了本文提出 的概念扩展。经过计算、 比较与分析, 验证并阐明了 该方法的可行性、 合理性及特点。 图中实线有向边 图 % 为学校 本 体 的 概 念 网 络, 代表子属关 系 “ 123)” , 构 成 概 念 层 次 树; 虚线有向边 被定义为 为概念间的 蕴 涵 推 理 关 系, 如 “ 124)56789 ” 的直 接 关 联。 由 于 课 程 “ !;(A=@6B3 〈 :;<=>6 , ?@=<67@〉 等为 “ :;<=>6” 的子 类, 继承 父 类 “ :;<=>6” 的 属 性, :” !;(A=@6B3: 与 ?@=<67@ 之 间 也 建 立 了 关 联,即 〈 !;(A=@6B3: ,?@=<67@ 〉 : 124)56789。 直 接 定 义 与 间 接 推理形成的蕴涵关系与概念层次结构共同构成概念 的语义网络。 计算 假设 ?@=<67@ 为 待 扩 展 的 规 范 化 概 念, 相关度及结合二者 ?@=<67@ 与其他概念间 的 相 似 度、 得出 的 语 义 扩 展 度, 结 果 如 表 $ 所 示。下 面 从 三 方 面进行分析。 #&’ 与单纯推理法的比较 单纯推理获取 “学生” 的上下位、 同级、 语义蕴涵
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