基于知网的词语语义相似度算法改进与应用

“一种改进的基于知网的词语语义相似度算法.pdf” 本文主要探讨了词语语义相似度计算在信息技术中的重要应用，特别是在信息检索、文本聚类和语义消歧等领域。针对知网（HowNet）现有的词语语义相似度计算方法存在的问题，即未充分考虑义原（词义的基本元素）距离与义原深度之间的主次关系，作者张小川、于旭庭和张宜浩提出了一种改进算法。 在知网中，词语的语义由多个义原组成，每个义原都有其深度，表示该义原在词义层次结构中的位置。传统算法往往忽略了深度对相似度计算的影响。为此，该研究引入了义原深度的约束机制，以调整不同深度义原对相似度计算的贡献，从而更准确地反映词语间的语义关联。 此外，作者还创新性地提出了以词语间第一基本义原（每个词最核心、最基本的意义）的相似度作为主要计算依据。当两个词语的第一基本义原相似度最高时，它们的整体语义相似度也被认为是最高的。为了进一步优化算法，他们还引入了动态加权因子，这个因子可以根据上下文环境的变化调整各义原的权重，使算法具有更强的适应性和准确性。 通过实验对比，改进后的算法表现出了更高的词语语义相似度的准确性和客观性。这表明，这种改进对于提升自然语言处理任务的效果具有实际意义，特别是对于依赖词语语义理解的任务如问答系统、机器翻译和情感分析等。 该研究受到国家自然科学基金和重庆市“121”科技支撑示范工程项目的支持，体现了学术界对于提高自然语言处理技术中语义理解能力的持续关注和投入。作者张小川是人工智能和计算机软件领域的专家，于旭庭和张宜浩则专注于人工智能和自然语言处理的研究。 关键词：词语语义相似度、义原距离、第一基本义原、加权因子 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2018）08-2285-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.011 该研究为改进基于知网的词语语义相似度计算提供了新的思路，为后续的相关研究和实践应用提供了有价值的参考。