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一种综合加权的词语语义相似度计算研究

作　者: 徐瑛
导　师: 王日宏
学　校: 青岛理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 相似度词语相似度权重知网遗传算法
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 69次
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内容摘要

在中文信息处理中，文本相似度计算一直是人们研究的热点，它广泛应用于信息智能检索、自动问答系统以及机器翻译等领域。目前文本相似度计算主要有基于统计和基于语义词典两种方法。基于语义词典的方法是从语义角度来计算词语的相似度，结果与人的主观判断较为接近，且计算比基于统计的方法简便。本文研究的词语相似度计算就是在《知网》语义词典基础之上的。本文基于传统的词语相似度计算的方法，提出了一种同时考虑语义距离、义原树深度以及密度等多因素的义原相似度计算方法，并采用遗传算法对各因素的影响权重进行了优化。论文首先介绍了国内句子、词语相似度计算的现状，研究了基于《知网》的词语相似度的计算方法。然后提出了综合考虑多种因素的义原相似度计算方法，该方法从多个方面考察义原的相似度，充分利用了义原树深度、密度等信息，并采用遗传算法对影响相似度的各个因素的权重进行优化，避免了通过经验确定权值的不可靠性和主观性。最后通过对考生试卷的主观题进行自动评分实验，证明了本文所提方法的有效性。

全文目录

摘要  7-8
ABSTRACT  8-9
第1章绪论  9-15
  1.1 研究的背景及意义  9-10
  1.2 研究现状  10-14
    1.2.1 句子相似度计算研究  10-12
    1.2.2 词语相似度计算的研究  12-14
  1.3 本文的组织结构  14-15
第2章基于《知网》的词语相似度计算研究  15-23
  2.1 《知网(HowNet)》简介  15-19
  2.2 词语相似度计算方法  19-23
    2.2.1 词语相似度计算  19
    2.2.2 义原相似度计算  19-20
    2.2.3 概念相似度计算  20-23
第3章融合多元信息的词语相似度计算方法的设计  23-29
  3.1 融合多元信息的设计思想  23-24
  3.2 融合多元信息的义原相似度计算方法  24-27
  3.3 多元信息权重的选择  27-29
第4章遗传算法的研究  29-37
  4.1 遗传算法简介  29-30
  4.2 遗传算法的基本操作  30-35
    4.2.1 初始种群个体编码  30-31
    4.2.2 群体设定  31-32
    4.2.3 遗传操作  32-34
    4.2.4 基本遗传算法的流程  34-35
  4.3 遗传算法的优缺点  35-37
第5章基于遗传算法的义原相似度计算实现与分析  37-45
  5.1 词语相似度算法实现  37-39
    5.1.1 融合多元信息的义原相似度算法设计实现  37-38
    5.1.2 概念、词语相似度的计算  38-39
  5.2 遗传算法优化权重的过程  39-40
    5.2.1 权重系数编码  39
    5.2.2 适应性函数  39
    5.2.3 遗传操作  39-40
    5.2.4 终止条件  40
  5.3 实验与分析  40-45
    5.3.1 环境与参数  40-41
    5.3.2 实验结果与分析  41-45
第6章句子相似度在主观题批阅中的应用  45-53
  6.1 主观题批阅综述  45-46
  6.2 主观题自动评判  46-49
    6.2.1 句子预处理  46-47
    6.2.2 句子语义相似度计算  47-48
    6.2.3 分数分配  48-49
  6.3 实现与结果分析  49-53
    6.3.1 实验结果  49-51
    6.3.2 结果分析  51-53
总结  53-55
参考文献  55-61
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作  61-63
致谢  63

一种综合加权的词语语义相似度计算研究

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