WordNet与GVSM结合的文本相似度算法：提高准确率与效率

"该研究提出了一种融合WordNet和GVSM的文本相似度算法，通过计算词的语义路径长度和深度来确定相似度，并在GVSM模型上进行改进，以此提升文本相似度计算的准确性和效率。相较于传统的TFIDF-VSM模型，该方法表现更优。" 在文本信息处理领域，文本相似度计算是一项核心任务，广泛应用于信息检索、文本分类、情感分析等多个场景。当前，主要的文本相似度计算方法包括篇章与篇章之间的相似度、短语与篇章的相似度以及短语与段落的相似度。其中，向量空间模型（VSM）和其变体，如广义向量空间模型（GVSM），是常见的技术手段。 向量空间模型（VSM）是一种经典的文本表示和相似度度量方法，由Salton等人在20世纪70年代末提出。VSM将文档视为词的向量表示，每个词对应一个维度，通过词频或TF-IDF值作为权重。然而，VSM假设词与词之间无关联，这在实际语料中并不成立，因为它忽略了词汇的语义关系。 为解决这个问题，广义向量空间模型（GVSM）应运而生，它考虑了词与词之间的相关度，将每个词表示为一个2n维向量，从而能更好地捕捉词义关联。GVSM的文档相似度计算不仅基于词频，还考虑了词的相关性，提高了相似度计算的精确性。 WordNet是一个重要的语义网络工具，由普林斯顿大学开发，包含大量英文词汇及其语义关系。在计算文本相似度时，WordNet可以提供词汇的语义路径长度和深度信息，这些信息可以用来量化两个词的语义相似度。在本文提出的算法中，WordNet的语义信息被整合进GVSM模型，形成了一种改进的GVSM模型。 通过实验，该研究证明了利用WordNet和GVSM结合的算法相比传统的TF-IDF-VSM模型，在文本相似度计算上具有更高的准确率和效率。这意味着在处理复杂语境和捕捉文本深层语义相似性时，这种方法更有效。这一贡献对于进一步优化文本信息处理系统的性能和准确性具有重要意义。