【摘 要】
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该文面向自然语言问答系统(QA)研究了基于知网的汉语词语义相似度计算问题.具体来说,研究了以下四个方面的内容:1、详细介绍和分析了知网层次网络结构,比较了知网和其他语义
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该文面向自然语言问答系统(QA)研究了基于知网的汉语词语义相似度计算问题.具体来说,研究了以下四个方面的内容:1、详细介绍和分析了知网层次网络结构,比较了知网和其他语义词典不同点.对知网内容的重新组织XML半结构化表示.分析了语义关系类型,提取了其中语义关系获得了分类统计数据.用表格存储了知网层次关系网,为语义相似度计算作了必要的准备.2、研究了知网义原相似度计算,首先,为了应用统计信息方法计算汉语词的相似度在大规模语料库中获取了义原统计信息,其次,分析了知网层次关系网的关系类型,其中五种关系类型要进行量化,该文对其权重进行估计,最后用概念距离方法对义原的相似度进行计算.3、研究了基于知网的汉语词相似度计算,该文采用了两种方法:统计信息方法和基于系统相似度计算方法.前者利用了在大规模语料库中获取的义原统计信息,后者方法首先对义原在词释义的重要性进行估计,然后对知网中的词进行了语义相似度计算,并获得最后的计算结果.4、分析了汉语词语义相似度计算如何应用在问答系统中,并应用动态规划方法对语句相似度进行了计算.根据问答系统(QA)的性能对该文词语义相似度计算方法进行了评价.
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