基于本體的概念語義相似度測量研究

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1、單位代碼１０６０２Ｉ學(xué)號２０１３０１１５０９分類號ＴＰ３９１級公開瓜＇＞呼爲(wèi)序變Ｖ：：：：＾ＧＵＡＮＧＸＩＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ碩壬學(xué)隹冷文基于本體的概念語義相似度測量研究ＳｔｕｄｙｏｎＣｏｎｃｅｐｔＳｅｍａｎｔｉｃＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＭｅａｓｕｒｅＢａｓｅｄｏｎＯｎ化ｌｏｇｙ學(xué)院：計算機(jī)科學(xué)與信息王程學(xué)院專業(yè)：計算機(jī)軟件與理論研究方向：自然語言處理年級：２０１３級研究生：李飛指導(dǎo)教師：朱新華教授完成

2、日期：２０１６年４月’Ｉ基于本體的槪念語義相似度測量研究？專業(yè)名稱？計算機(jī)軟件與理論申請人：李飛指導(dǎo)教師：朱新華教授＊、！論文答辯姜員會．主席．姿員．！齡嗎ｆ王麵＼｛Ｍａ＊Ｖ廣西師拖大學(xué)碩古研苑生學(xué)位論義基于本體的概念語義相似度測量研究研巧生：李飛導(dǎo)師！朱新華教授學(xué)科專業(yè)：計算機(jī)軟件與理論研巧方向：自然語言處理年級：２０１３級摘要一個重要的研究內(nèi)容概念語義相似度的測量是自然語言處理的，它在信息檢索一、機(jī)器額譯、詞義排歧

3、、自動問答等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，它是個基礎(chǔ)的研一巧課題。目前對概念語義相似度的測量研巧大致分為兩大類：類是依據(jù)某種世一界知識來計算，主要是使用種語義詞典，通過詞典中概念結(jié)點(diǎn)間的關(guān)系（上下－部分關(guān)系等一位關(guān)系、同位關(guān)系、整體）來測量概念間的相似度；另類是使用一種大規(guī)模的語料庫，通過統(tǒng)計學(xué)的方法依據(jù)上下文信息的概率分布來度量概念間的語義相似度一一，這類方法通過研巧者的證明同樣適用于種近似于語料庫的本體中。隨著本體結(jié)構(gòu)的完善和本體庫詞匯量的增加，越來越多的研究者開始使一用本體進(jìn)行語義相似度

4、測量研巧，但都存在定的局限性，實(shí)用性受到效率Ｗ及一現(xiàn)狀不同應(yīng)用領(lǐng)域的嚴(yán)重質(zhì)疑。針對這，本文從該方向著手進(jìn)行探索研究。本文結(jié)合前期的研究工作Ｌ義及參閱相關(guān)文獻(xiàn)，選用國內(nèi)的《詞林》擴(kuò)展版和ｏ一國外的ＷｒｄＮｅｔ，就相關(guān)研究遺留的問題，分別提出種模型用于計算概念語義相似度：。本文的主要工作如下（１）在中文詞語相似度測量中，分析具有代表性的田久樂提出的算法存在的不足，然后針對存在的問題提出了較好地解決辦法３０，使其與標(biāo)準(zhǔn)測試集ＭＣ數(shù)據(jù)集的人工判定值之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)由０．５３提高到０．

5、８５，具有較好的實(shí)用價值。（２）通過對眾多化秀算法的研究Ｗ及對《詞林》擴(kuò)展版的了解，ＷＤｅｋａｎｇＬ一ｉｎ的相似度理論為基礎(chǔ)，通過理論分析與推導(dǎo)，最后提出種新的概念語義相似度測量方法。（３）在對中文詞語相似度測量方法效果進(jìn)行評判好，由于國內(nèi)缺乏具體的一評判標(biāo)準(zhǔn)，本文參考國外的評判標(biāo)準(zhǔn)，，轉(zhuǎn)化出了種中文詞語相似度評判方法一種評估標(biāo)準(zhǔn)為國內(nèi)的詞語相似度方法的評估提供了。（４）在英文概念語義相似度測量中，基于ＷｏｒｄＮｅｔ的研究，考慮到本體中普遍存在的不規(guī)則密度，導(dǎo)致計算結(jié)果不佳的

6、問題。首先從己有的算法中通過部一分改進(jìn)抽取出種基于密度權(quán)重的算法，用于證明通過密度補(bǔ)償路徑可Ｗ改善不一，然后提出種基于區(qū)域密度補(bǔ)償?shù)穆窂接嬎隳Ｐ鸵?guī)則密度引起的問題，將該模型運(yùn)用于流行的基于路徑距離的算法中，通過國際標(biāo)準(zhǔn)測試集測試，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用本文的模型的算法比之前的算法與標(biāo)準(zhǔn)測試集的人工判定值之間的皮爾遜相關(guān)系Ｉ廣西師范大學(xué)碩±研巧生學(xué)位論文數(shù)有了很大的提高，具有較好的效果。（５）考慮到隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，本體中的概念數(shù)量可能隨時發(fā)生變化，一目前效果最好的基于信息內(nèi)容的方法

7、可能不能適應(yīng)這發(fā)展趨勢，本文提出的基一定的參考價值于區(qū)域密度補(bǔ)償?shù)穆窂接嬎隳Ｐ蛯ο嚓P(guān)領(lǐng)域研究人員可能具有。，Ｗｏｒｅｔ，關(guān)鍵字：同義詞詞林ｄＮ語義相似度路徑計算模型，自然語言處理，ＩＩ廣西師范大學(xué)碩±研％生學(xué)位論義ＳｔｕｄｙｏｎＣｏｎｃｅｔＳｅｍａｎｔｉｃＳｉｍｉｌａｒｉｔＭｅａｓｕｒｅＢａｓｅｄｏｎｐｙＯＷｏｌｏｇｙｒａｔｅｓｔｕｔ－Ｇｄｕａｄｅｎ：ＬｅＴｕｏｒ：Ｐｒｏ．ｎｉＦｉｔＸｉｈｕａＺｈｕＭａｏｒ：ＣｏｍｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅａｎ

8、ｄＴｈｅｏｒｊｐｙ；民ｅｓｏｕｒｃｅａｒｅ漢：Ｎａｔｕｒ泣１ＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＧｒａｄｅ：２０１３．ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｃｏｎｃｅｐｔｓｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｉｎｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｒｏｃｅｓ