基于情感极性和位置信息的词义相似度算法改进

"论文研究-一种改进的词义相似度算法 .pdf" 本文是一篇由韩兴邦和毛峡共同撰写的研究论文，主要关注的是词义相似度算法的改进，特别是在人工智能领域的应用。研究指出，当前基于《知网》(HowNet)的词义相似度算法存在不足，即未充分考虑义原（语义元素）的情感极性和义原在义项表达式中的位置信息。为了弥补这些不足，他们提出了一种创新的算法。 首先，该论文强调了情感极性在计算词义相似度中的重要性。在传统的算法中，义原的距离和深度是计算的主要依据，但这种方法对于含有情感色彩的词汇可能不够准确。因此，研究者引入了义原情感极性作为新的参数，这使得算法在处理具有情感色彩的词语时能够提供更精确的相似度计算结果。 其次，论文探讨了义原在义项表达式中的位置信息。传统算法可能忽视了这一因素，而新的算法则对位置信息进行了更深入的分析，提出了一个新的位置权重分配方法。通过这种方法，可以增强词义相似度计算的合理性，更好地反映出词义在句子中的实际含义和作用。 实验结果显示，相较于现有的方法，论文中提出的改进算法显著提高了词义相似度计算的精确度和合理性。这一成果对于自然语言处理、信息检索、文本理解和情感分析等领域具有重要的实践意义，因为准确的词义相似度计算是这些领域基础技术的关键组成部分。 关键词涉及的人工智能领域，是指利用计算机模拟或延伸人类智能的一门技术，词义相似度是其核心问题之一。知网是中国广泛使用的汉语语义资源库，提供了丰富的词汇和语义信息。义原是构成词义的基本单位，是词汇语义分析的基础。情感极性则涉及到情感计算，是人工智能中理解文本情感倾向的重要概念。通过改进词义相似度算法，可以提升人工智能系统在理解和处理自然语言时的性能。 这篇论文为提高词义相似度计算的精确度和合理性提供了新的思路，对于推动人工智能领域的进步，尤其是在自然语言处理和情感分析方面，具有积极的理论价值和应用前景。