基于抽象知识点模型的句子相似度计算

在认真研究用户咨询问题的基础上,提出了一种新的计算用户咨询文本相似度的模型—抽象知识点模型.利用该模型,把用户咨询的问题分解为中心词和抽象知识点两部分.从而用户咨询的文本相似度计算就转化为中心词和抽象知识点相似度计算.另外,本文对以往计算文本相似度的算法进行了改进.实验结果表明,提出的抽象知识点模型对文本相似度计算的准确率有很大提高作用,计算结果更接近人工判断结果.

一种改进的知识社区中专家贡献度排名算法

近来研究的一个热点是知识社区中专家对知识社区的贡献度大小的计算方法。因此本文研究了知识社区中的专家对象,从专家的活跃度和专家的受欢迎度两个指标进行测度,在评价中引入专家的知识贡献能力因子,提出了一种基于传统的PageRank算法上的评价算法(expert contribution rank)模型,通过实验从算法的性能方面显示了排名算法的有效性。

基于多重语义的词典管理方法和实现

词典系统是自然语言处理领域较为基础,但又很重要的数据来源。其质量的好坏,会影响上层的分词技术和语义的标注工作。对词间关系的语义分析,能够使得自然语言处理智能化。因此文中针对词典系统提出了分层次管理模式,以行业为父节点,称为行业类别,语义相近的词语集合作为其子节点,称为词语类别集合,其包括子代表词,简称词,同义词等词语类型的词语。将这种词间关系设计成一个词间关系模型,这对多重语义的词语也起到了有效的管理。由于词典系统大都是手工录入,有一定的局限性,因此在K-means的基础上,设计了MS-kmeans算法,对词语类别分类得到有效地提高,同时对词语的标注也得到较大的改善。