基于语义词语相似度计算模型的研究与实现
基于语义构词的汉语词语语义相似度计算
基于语义构词的汉语词语语义相似度计算语义相似度计算是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
为了准确刻画词语之间的语义关系，研究学者提出了各种方法和模型。
其中，基于语义构词的方法是一种常见而有效的计算词语语义相似度的方式。
语义构词是指通过词语的构词规则和组合方式来推断其意义，并计算其与其他词语之间的相似度。
在汉语中，语义构词主要包括义原、同义词与反义词、上下位关系、关联关系等方面的因素。
通过对这些因素的分析和比较，可以得到词语之间的语义相似度。
首先，义原是词语的最小语义单位，它可以用来表示词语的基本概念和语义特征。
在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的义原路径，来判断它们之间的语义距离。
如果两个词语的义原路径越短，说明它们的语义相似度越高。
其次，同义词和反义词是常见的词语关系类型。
同义词在语义上具有相似的意义，而反义词则表示相反的意义。
在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的同义词和反义词集合，来确定它们之间的语义关系。
如果两个词语的同义词集合越大，反义词集合越小，说明它们的语义相似度越高。
此外，上下位关系也是汉语词语之间常见的语义关系。
上下位关系表示一个词语是另一个词语的具体概念或者泛化概念。
在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的上位词和下位词集合，来确定它们之间的语义关系。
如果两个词语的上位词集合越相似，下位词集合越相似，说明它们的语义相似度越高。
最后，关联关系也是影响词语语义相似度的重要因素。
关联关系表示词语之间的联系和关联，例如因果关系、同类关系、反义关系等。
在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的关联关系，来判断它们之间的语义关系。
如果两个词语的关联关系越紧密，说明它们的语义相似度越高。
综上所述，基于语义构词的汉语词语语义相似度计算是一种有效的方法。
通过分析词语的义原、同义词与反义词、上下位关系和关联关系，可以准确计算词语之间的语义相似度。
这种方法不仅可以用于词语的语义推测和语义匹配，还可以应用于文本的语义理解和信息检索等相关任务。
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
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”。
《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》
《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》一、引言随着互联网的快速发展，海量的文本信息充斥着我们的日常生活。
如何有效地处理和利用这些文本信息，成为了当前研究的热点问题。
文本相似度计算作为自然语言处理领域的重要分支，被广泛应用于信息检索、文本分类、问答系统等领域。
传统的文本相似度计算方法主要基于词法或简单的语义特征进行计算，但在面对复杂的语义关系和歧义问题时，往往难以准确度量文本之间的相似性。
因此，基于语义理解的文本相似度计算方法显得尤为重要。
本文将详细介绍基于语义理解的文本相似度计算的研究背景、意义、方法以及实现过程。
二、研究背景与意义随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，基于语义理解的文本相似度计算方法逐渐成为研究热点。
传统的文本相似度计算方法主要基于词频统计、字符串匹配等技术，无法准确捕捉文本的语义信息。
而基于语义理解的文本相似度计算方法，能够通过分析文本的语义信息，更准确地度量文本之间的相似性。
这不仅有助于提高信息检索、文本分类等任务的性能，还能为智能问答、机器翻译等应用提供有力支持。
因此，研究基于语义理解的文本相似度计算方法具有重要意义。
三、相关技术研究与进展3.1 语义理解技术语义理解技术是自然语言处理领域的重要分支，旨在理解文本的语义信息。
目前，基于深度学习的语义理解技术已经取得了显著的成果，如词向量表示、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等模型。
这些模型能够有效地捕捉文本的语义信息，为文本相似度计算提供了有力的支持。
3.2 文本相似度计算方法传统的文本相似度计算方法主要包括基于词频统计的方法、基于字符串匹配的方法和基于知识图谱的方法等。
随着深度学习和语义理解技术的发展，基于语义理解的文本相似度计算方法逐渐成为主流。
这些方法主要通过分析文本的语义信息，如词向量、句子表示等，来度量文本之间的相似性。
四、基于语义理解的文本相似度计算方法研究4.1 语料库的构建为了训练有效的模型和评估算法性能，需要构建大规模的语料库。
基于《知网》的词汇语义相似度计算
基于《知网》的词汇语义相似度计算
《知网》是一个中文语料库，可以用来进行文本语义相似度计算。
常
见的基于《知网》的词汇语义相似度计算方法有：
1.基于《知网》的同义词词林:《知网》中的同义词词林收录了大量
的同义词、近义词和相关词，可以通过比较两个词在同义词词林中的位置，来衡量它们的语义相似度。
比如，可以通过比较两个词在同一类和同一级
别下的位置，来判断它们的相似度。
2.基于《知网》的词语标注：《知网》中的词语标注包括词义分类和
关系标注等信息，可以通过比较两个词的词义分类和关系标注信息，来衡
量它们的语义相似度。
3.基于《知网》的词语关联度计算：可以通过计算两个词在《知网》
中的关联度来判断它们的语义相似度。
常用的方法有基于路径的关联度计
算和基于信息内容的关联度计算。
这些方法都是基于《知网》的语料库信息进行计算的，可以根据具体
需求选择适合的方法进行词汇语义相似度计算。
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。
语义关联度计算模型研究
语义关联度计算模型研究摘要：语义关联度计算是自然语言处理中一个关键的任务，它对于机器理解文本、推理和问答系统等应用具有重要意义。
本文对语义关联度计算模型进行了研究，并探讨了基于词向量和神经网络的方法在该任务中的应用。
引言：随着自然语言处理技术的迅速发展，计算机对文本的理解能力也逐渐提高。
语义关联度计算是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是衡量两个文本之间的语义相似程度。
这项任务对于诸如机器翻译、信息检索和问答系统等应用具有重要意义。
在过去的几年里，基于词向量和神经网络的方法逐渐成为语义关联度计算的主流方法。
一、传统方法回顾在过去的研究中，传统的语义关联度计算方法主要依赖于浅层特征，例如词袋模型和共现矩阵。
这些方法在一定程度上能够捕捉词语之间的关系，但也存在着维度灾难和稀疏性等问题。
另外，传统方法缺乏对上下文语义的充分利用，导致结果的准确性有限。
二、基于词向量的方法随着词向量技术的广泛应用，越来越多的研究将其应用于语义关联度计算。
词向量是一种将词语映射到向量空间的表示方法，能够捕捉到词语之间的语义关系。
基于词向量的方法通常通过计算两个文本中词向量的相似度来度量它们之间的关联程度。
这种方法不仅可以避免传统方法的维度灾难和稀疏性问题，还能够更好地利用上下文语义信息。
三、神经网络模型神经网络模型在自然语言处理中得到了广泛应用，也被用于语义关联度计算任务。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常见的架构。
CNN通过卷积操作能够提取出文本中的局部特征，而RNN则能够捕捉到文本的上下文信息。
这些模型通过训练和学习数据中的语义关联度，使得模型能够对新的文本进行关联度计算。
四、融合方法为了进一步提高语义关联度计算模型的性能，研究者们也尝试了将词向量和神经网络等方法融合起来。
例如，一种常见的方法是将基于词向量的结果作为神经网络模型的输入，通过神经网络来进一步学习和调整结果。
这种融合方法能够充分利用词向量和神经网络的优势，提高模型的准确性和泛化能力。
python 语义相似度计算
python 语义相似度计算标题：Python语义相似度计算的应用与发展引言：Python语义相似度计算是一项重要的自然语言处理技术，通过对文本的语义进行建模和比较，可以实现词句之间的相似度度量。
该技术在信息检索、文本分类、机器翻译等领域有广泛的应用。
本文将介绍Python语义相似度计算的原理、方法以及其在实际应用中的发展。
一、Python语义相似度计算原理语义相似度计算是基于自然语言处理和机器学习的技术，其主要原理包括词向量表示、语义匹配和相似度度量。
首先，将文本表示为向量形式，常用的方法有词袋模型和词嵌入模型。
然后，通过计算向量之间的相似度，确定文本的相似程度。
二、Python语义相似度计算方法1. 基于词袋模型的相似度计算：将文本表示为词频向量，利用余弦相似度或欧氏距离等方法计算相似度。
2. 基于Word2Vec的相似度计算：通过训练词向量模型，将文本表示为词向量，然后计算词向量之间的相似度。
3. 基于BERT的相似度计算：使用预训练的BERT模型，将文本编码为向量表示，然后计算向量之间的相似度。
三、Python语义相似度计算的应用1. 信息检索：通过计算查询和文档之间的相似度，实现精确的文本匹配和检索。
2. 文本分类：利用语义相似度计算，可以将文本进行分类和归类，提高文本分类的准确性。
3. 机器翻译：通过计算原文和目标文之间的相似度，改善机器翻译的质量。
4. 智能问答：通过计算问题和答案之间的相似度，实现智能问答系统的快速响应。
四、Python语义相似度计算的发展前景随着自然语言处理技术的不断发展，Python语义相似度计算也在不断进步。
未来的发展方向包括更精确的词向量表示、更高效的相似度计算方法以及更广泛的应用领域。
此外，与深度学习、知识图谱等技术的结合也将推动语义相似度计算的发展。
结论：Python语义相似度计算是一项重要的自然语言处理技术，具有广泛的应用前景。
通过不断改进算法和方法，可以提高计算的准确性和效率，使得语义相似度计算在各个领域发挥更大的作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
司栋森（副）教授
计算机系统结构
提交论文日期
二○一一年一月
西安电子科技大学 学位论文创新性声明
秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。
Abstract
Words similarity computing based on semanteme, a question of much essential and important in automatic information processing, is widely applied in areas of information retrieval， machine translation， QA systems， text mining and etc． Now there are various methods of words similarity computing, but results are not accurate because many factors, such as relations between words, are not considered in these methods. Based on 《synonyms dictionary》 , which is developed by information retrieval lab of HIT, structure information and principle of collecting words of 《 synonyms dictionary》are fully analyzed, the influence of relations between words and word distribution areas on words similarity computing has been studied in this paper. New algorithm on words similarity computing, through quantitative analysis on all these factors by means of experiment, is proposed and carried out in this paper. Three different methods of experiment are used to verify the rationality of algorithm, and also a comparative analysis from words similarity computing based on 《 How Net 》 (a thesis raised by Mr. Liuqun of Chinese Academy of Sciences computational place )is made in this paper. The algorithm is tested from the following three aspects： 1. analysis on word alternative、 2. experiment on statistical distribution of word similarity、3. statistic analysis on synonyms, and comparative analysis of two methods on rationality and accuracy have been made in this paper. As is shown in the research, the semantic similarity computing is efficient .This research, valuable and with great application prospect, can contribute to many domains in automatic information processing. Keywords： Word Similarity Semanteme 《Synonyms Dictionary》 《How Net》
本人签名： _____源自日期导师签名：___
_
日期
摘要
在智能信息处理中，基于语义的词语相似度计算是一个非常基础而关键 的问题，广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答系统、文本挖掘等领域。 词语相似度计算的算法有很多种，大部分算法都缺乏词语间各种关系等因素 的分析，因此对相似度进行量化时，导致词语相似度计算结果不够精准。 本文基于哈工大信息检索研究室开发的《同义词林》，根据《同义词林》 的结构信息和词语划分的各种规则，综合考虑了词语间关系、词语在词林中 分布区域及词语的语义相关性等信息，分析了它们对相似度的影响，提出并 实现了一种基于语义的词语相似度计算算法。 为了验证算法的合理性，本文通过三种不同的方法对算法进行实验验证，并 与中科院计算所刘群先生提出的基于《知网》词语相似度计算的算法进行了比较 分析。从三个方面对本文提出的算法进行测试，包括词语可替换性分析、词语相 似性统计分布实验分析和相同词库同义词统计分析。通过比较分析了这两种算法 的合理性及准确性。实验结果表明，本文提出的基于语义词语相似度计算方法是 行之有效的。这一课题的研究及其成果对于智能信息处理中的多种领域，都将具 有一定的参考价值和良好的应用前景。 关键词： 词语相似度 语义 《同义词词林》 《知网》
代
号
10701 TP391
学 密
号 级
0820421220 公开
分类号
题（中、英文）目
基于语义词语相似度计算模型的 研究与实现 Research and Implementation of Words Similarity Model Based on Semantic
作者姓名 学科门类
郜强 工学
指 导 教 师 姓 名 、 职 称曹伯燕 学科、专业
目录
第一章 绪论 ..................................................................................................................... 1 1.1 研究的背景及意义 .............................................................................................. 1 1.2 国内外研究现状 .................................................................................................. 2 1.3 本文的工作 .......................................................................................................... 3 1.4 本文的组织结构 .................................................................................................. 3 第二章 基于语义词语相似度的计算模型概述 ............................................................. 5 2.1 词语概念相似度的定义与特点 .......................................................................... 5 2.2 词语语义资源 ...................................................................................................... 6 2.2.1《知网》结构分析 ..................................................................................... 6 2.2.2《同义词词林》概述 ................................................................................. 8 2.2.3《WordNet》简述 .................................................................................... 10 2.3 词语相似度计算模型简介 ............................................................................... 11 2.3.1 基于单汉字的字面相似度计算 .............................................................. 11 2.3.2 基于词素的词语相似度计算 .................................................................. 12 2.3.3 基于语义词典的词语相似度计算 .......................................................... 12 2.3.4 基于统计方法的词语相似度计算 .......................................................... 13 2.3.5 基于本体概念的词语相似度计算 .......................................................... 13 2.4 本章小结 ............................................................................................................ 14 第三章 基于语义词语相似度计算模型的研究与实现 ............................................... 15 3.1 基于《知网》词语相似度计算方法的研究分析 ............................................ 15 3.1.1 义原相似度计算 ...................................................................................... 15 3.1.2 词语概念相似度计算 .............................................................................. 16 3.1.3 知网词语相似度计算方法的分析 .......................................................... 17 3.2 基于《词林》词语相似度计算算法的研究分析 ............................................ 19 3.2.1 基于《词林》词语相似度计算算法的简介 .......................................... 19 3.2.2 基于《词林》词语相似度计算算法的分析 .......................................... 21 3.3 一种改进的基于《词林》词语相似度计算的模型 ........................................ 23 3.3.1 改进的基于《词林》词语相似度计算模型的相关定义 ...................... 23 3.3.2《词林》词语编码的改进 ....................................................................... 25 3.3.3 影响词语间相似度相关因素的量化 ...................................................... 26 3.3.4 词语相似度计算算法描述 ...................................................................... 29 3.3.4.1 同义词义项相似度的计算 ............................................................ 29