基于知网的汉语词语语义相似度计算新方法

本文主要探讨了汉语词语语义相似度计算的研究，这是一个在中文信息处理中至关重要的课题。作者提出了一个新颖的基于知网（Hownet）的语义相似度计算方法。Hownet是一种大规模的汉语词汇知识库，它包含丰富的词义信息，这对于解决中文词语的语义分析至关重要。 该方法的核心思想是从信息论的角度出发，将词语的语义分解为更基本的概念单元——义原（sememe），这是对词义抽象化的一种表达方式。通过这种方法，即便面对未登录词（Out-of-Vocabulary，OOV，即不在词典中出现的词），也能通过概念切分和自动语义生成技术，使这些词参与到语义计算中来。这样，无论词语是否出现在预定义的词汇表中，都能实现其在语义层面的相似度计算，提高了算法的适用性和普适性。 对比现有的其他计算方法，特别是对于同义词词林（如CILIN，一种常见的中文同义词库）的实验结果显示，这个新方法在准确性上有了显著提升，其准确率比当前主流方法高出接近15个百分点。这表明该方法不仅考虑了词语之间的直接关联，还深入挖掘了词语的深层次语义联系，从而提高了计算结果的精确性和可靠性。 总结来说，这项研究在汉语词语语义相似度计算领域做出了重要贡献，通过结合Hownet的知识资源和信息理论的原理，有效地解决了未登录词的处理问题，提升了计算效率和精度。这对于文本挖掘、自然语言处理、搜索引擎优化等应用具有重要意义，为中文信息处理技术的发展提供了有力的支持。