改进的Wu-Palmer算法：基于路径的语义相似度计算

"该文分析了基于路径的语义相似度计算算法，特别是对Wu和Palmer算法的不足进行了探讨，并提出了一种改进算法。该改进算法在保持与原算法相似的时间复杂度的同时，提高了算法的直观性和可实现性。" 在语义网络中，计算两个概念之间的相似度是理解和比较它们意义的关键。基于路径的语义相似度计算算法是一种常用的方法，它通过分析两个概念在概念层次结构中的距离和路径来确定它们的相似程度。这些算法通常考虑了路径长度、共享祖先节点的数量等因素。 Wu和Palmer算法是这类方法的一个典型代表，它基于WordNet这样的词汇网路，利用两个词在词汇树中的最长公共路径来计算相似度。然而，该算法存在两个主要问题：一是未充分考虑路径深度对相似度的影响，长路径可能并不意味着低相似度；二是没有充分利用多路径信息，仅依赖最长公共路径可能忽视了其他可能的重要关联路径。 针对这些问题，作者提出了一种改进的算法。该算法可能包括以下改进措施：一是引入路径深度的权重，使短路径在计算中占据更大比重，以反映更紧密的概念关系；二是综合考虑多个公共路径，不只是最长路径，以全面评估概念间的关联性。这些改进使得算法能够更准确地捕捉到概念间的语义关系，同时保持了与Wu和Palmer算法相近的时间复杂度，保证了算法的效率。 此外，论文还可能详细讨论了算法的具体实现步骤、实验设置和结果分析，验证了改进算法在某些标准数据集上的表现优于原算法，从而证明了其有效性和实用性。这为语义网络分析和自然语言处理等领域提供了更精确的相似度计算工具，有助于提升相关应用的性能，如信息检索、文本理解、问答系统等。 关键词的“语义相似度”和“路径”强调了研究的核心，中图分类号“TP311.5”表明这是计算机科学领域的技术文献，而“文献标识码A”则表示这是一篇原创性的科研论文。文章编号“1000-7180(2011)08-0129-03”则为该论文提供了具体的引用信息。