基于知网的语义相似度计算方法研究与改进

"该文是云南大学学报自然科学版的一篇学术论文，主要探讨了一种改进的基于知网的语义相似度计算方法，作者周粉和夏幼明来自云南师范大学计算机科学与信息技术学院。文章指出，语义相似度计算在自然语言处理中的重要性，并分析了几种基于知网的典型方法，随后提出了自己的改进方案，实验结果显示该方法有效。关键词包括语义相似度、知网和自然语言处理。" 在自然语言处理中，语义相似度计算是一项核心任务，它对于诸如机器翻译、自动问答、句法分析和词义排歧等应用场景至关重要。现有的计算方法主要分为两类：基于世界知识或分类体系的方法，以及基于统计的上下文向量空间模型方法。前者如利用知网（HowNet）来计算，但可能存在对反义词或对义词处理过度的问题；后者则依赖大规模语料库进行统计分析，通过词向量的余弦相似度来衡量词的相似性。 知网是一个由董振东和董强创建的知识系统，旨在存储和表达汉语和英语词语的概念及其关系，包含丰富的词汇语义和世界知识，是自然语言处理研究的重要工具。知网中的“义项”是指词汇的特定含义，每个词可能有多个义项，每个义项对应一个词性；“义原”则是构成义项的基本元素，反映了概念的属性和关系。 针对现有方法的不足，本文作者提出了改进的知网基