基于Google与KL距离的概念相关度算法

WordNet在计算概念相关度时存在词汇量小、难以及时扩展更新以及同义、近义、一词多义等问题。为此,提出一种结合文本信息和图像视觉信息的概念相关度方法。利用Google距离和KL距离分别计算基于词语同现频率的概念相关度和基于视觉特征的概念相关度,并结合两者得到概念的总体相关度。实验结果验证了该方法的有效性。