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基于Word2Vec的WordNet词语相似度计算研究
被引量:
5
1
作者
陈丹华
王艳娜
+3 位作者
周子力
赵晓函
李天宇
王凯莉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期222-229,共8页
当前大部分WordNet词语相似度计算方法由于未充分考虑词语的语义信息和位置关系,导致相似度的准确率降低。为解决上述问题,提出了一种使用词向量模型Word2Vec计算WordNet词语相似度的新方法。在构建WordNet数据集时提出一种新形式,不再...
当前大部分WordNet词语相似度计算方法由于未充分考虑词语的语义信息和位置关系,导致相似度的准确率降低。为解决上述问题,提出了一种使用词向量模型Word2Vec计算WordNet词语相似度的新方法。在构建WordNet数据集时提出一种新形式,不再使用传统的文本语料库,同时提出信息位置排列方法对数据集加以处理。利用Word2Vec模型训练WordNet数据集后得到向量表示。在公开的R&G-65、M&C-30和MED38词语相似度测评集上完成了词语相似度计算任务,从多个角度进行了Pearson相关系数对比实验。结果显示该文计算的相似度值与人工判定值计算取得的Pearson相关系数指标得到了显著提升。
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关键词
词语相似度
WORDNET
Word2Vec
同义词集标号
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职称材料
题名
基于Word2Vec的WordNet词语相似度计算研究
被引量:
5
1
作者
陈丹华
王艳娜
周子力
赵晓函
李天宇
王凯莉
机构
曲阜师范大学网络空间安全学院
曲阜师范大学物理工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期222-229,共8页
基金
山东省自然科学基金(ZR2017MD019)
教育部高教司产学合作协同育人项目(201701020098)
+1 种基金
曲阜师范大学交叉学科研究项目(QFNUSKC291809120)
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20190516)。
文摘
当前大部分WordNet词语相似度计算方法由于未充分考虑词语的语义信息和位置关系,导致相似度的准确率降低。为解决上述问题,提出了一种使用词向量模型Word2Vec计算WordNet词语相似度的新方法。在构建WordNet数据集时提出一种新形式,不再使用传统的文本语料库,同时提出信息位置排列方法对数据集加以处理。利用Word2Vec模型训练WordNet数据集后得到向量表示。在公开的R&G-65、M&C-30和MED38词语相似度测评集上完成了词语相似度计算任务,从多个角度进行了Pearson相关系数对比实验。结果显示该文计算的相似度值与人工判定值计算取得的Pearson相关系数指标得到了显著提升。
关键词
词语相似度
WORDNET
Word2Vec
同义词集标号
Keywords
word similarity
WordNet
Word2Vec
synset label
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Word2Vec的WordNet词语相似度计算研究
陈丹华
王艳娜
周子力
赵晓函
李天宇
王凯莉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
5
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