确定性退火算法在中文术语语义层次关联研究中的应用

“基于确定性退火的中文术语语义层次关联研究”这篇论文探讨了如何在中文信息处理中建立术语的语义层次关联。作者通过分析现有的术语语义层次关联方法，提出了一种新的获取流程，该流程主要依赖于确定性退火的多重聚类算法来构建术语的层次结构。 在当前的语义网络和知识图谱构建中，术语的语义层次关系是至关重要的。它可以帮助理解复杂的信息，并促进知识的检索和推理。论文指出，自动获取和准确描述这些层次关系是一项挑战。为解决这一问题，作者提出了一个基于确定性退火算法的解决方案。确定性退火是一种模拟退火算法的变体，常用于全局优化问题，能够跳出局部最优解，寻找全局最优状态，因此非常适合处理复杂多变的聚类任务。 论文中提到的确定性退火多重聚类算法，是将术语作为基本单元，通过不断调整和优化聚类结果，形成具有层次性的术语集群。这种方法能够捕捉到术语之间的深层次关联，从而构建出更精确的语义层次结构。实验部分，作者使用了部分中文专利文本摘要数据集来验证该流程的有效性，实验结果显示，这种方法能够有效地获取术语的语义层次关系，并取得了令人满意的结果。 此外，这篇论文还强调了中文信息处理的独特性，因为中文词汇和语义的关系往往更为复杂，这使得中文术语的语义层次关联构建更具挑战性。作者的研究为中文信息处理领域的术语组织和知识表示提供了新的视角和工具，对于提升信息检索效率、智能问答系统以及自然语言理解等应用具有积极意义。 关键词涵盖的领域包括术语语义层次、术语聚类、确定性退火和中文信息处理，这表明论文深入研究了这些关键概念，并在它们之间建立了联系。通过综合运用这些技术，论文提供了一个创新的框架，以期在中文语境下更好地理解和组织术语的语义信息。 这篇论文对中文术语的语义层次关联进行了深入研究，提出的确定性退火多重聚类算法为自动构建术语层次结构提供了新的方法，对于推动中文信息处理技术的发展具有重要价值。