词语相似度计算研究

相似度算法比较

图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。 可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。 还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。 下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍。 (1)直方图匹配。 比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。 这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin条的。那么两幅分辨率不同的图像可以直接通过计算直方图来计算相似度很方便。而且计算量比较小。 这种方法的缺点: 1、直方图反映的是图像像素灰度值的概率分布，比如灰度值为200的像素有多少个，但是对于这些像素原来的位置在直方图中并没有体现，所以图像的骨架，也就是图像内部到底存在什么样的物体，形状是什么，每一块的灰度分布式什么样的这些在直方图信息中是被省略掉得。那么造成的一个问题就是，比如一个上黑下白的图像和上白下黑的图像其直方图分布是一模一样的，其相似度为100%。 2、两幅图像之间的距离度量，采用的是巴氏距离或者归一化相关系数，这种用分析数学向量的方法去分析图像本身就是一个很不好的办法。 3、就信息量的道理来说，采用一个数值来判断两幅图像的相似程度本身就是一个信息压缩的过程，那么两个256个元素的向量（假定直方图有256个bin条）的距离用一个数值表示那么肯定就会存在不准确性。 下面是一个基于直方图距离的图像相似度计算的Matlab Demo和实验结果. %计算图像直方图距离 %巴氏系数计算法 M=imread('1.jpg'); N=imread('2.jpg'); I=rgb2gray(M); J=rgb2gray(N); [Count1,x]=imhist(I); [Count2,x]=imhist(J); Sum1=sum(Count1);Sum2=sum(Count2); Sumup = sqrt(Count1.*Count2); SumDown = sqrt(Sum1*Sum2); Sumup = sum(Sumup); figure(1); subplot(2,2,1);imshow(I); subplot(2,2,2);imshow(J);

图像相似度计算

图像相似度计算 图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。 可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。 还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。 下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍。 (1)直方图匹配。 比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。 这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin条的。那么两幅分辨率不同的图像可以直接通过计算直方图来计算相似度很方便。而且计算量比较小。 这种方法的缺点: 1、直方图反映的是图像像素灰度值的概率分布，比如灰度值为200的像素有多少个，但是对于这些像素原来的位置在直方图中并没有体现，所以图像的骨架，也就是图像内部到底存在什么样的物体，形状是什么，每一块的灰度分布式什么样的这些在直方图信息中是被省略掉得。那么造成的一个问题就是，比如一个上黑下白的图像和上白下黑的图像其直方图分布是一模一样的，其相似度为100%。 2、两幅图像之间的距离度量，采用的是巴氏距离或者归一化相关系数，这种用分析数学向量的方法去分析图像本身就是一个很不好的办法。 3、就信息量的道理来说，采用一个数值来判断两幅图像的相似程度本身就是一个信息压缩的过程，那么两个256个元素的向量（假定直方图有256个bin条）的距离用一个数值表示那么肯定就会存在不准确性。 下面是一个基于直方图距离的图像相似度计算的Matlab Demo和实验结果.

从算法角度去了解关键词与文章的相关性

从算法角度去了解关键词与文章的相关性 一般来说，一个词语或短语能否成为文章的关键词，主要取决于这个词语或短语反应文章中心思想能力的大小。关键词与文章之间的相关性，也主要是为了说明任选的一个词语和短语，对于指定的文章，它反应这篇文章的中心思想或主题意思的能力有多少。关键词的抽取受到词语在文章中出现的位置，出现的频率以及词语的语义特征的影响。那么，搜索引擎到底是如何判断关键词和文章之间的相关性呢?在这里，笔者从自己的一些观点出发，产生了一些想法，应该抛砖引玉，得到大家的指点。个人认为，搜索引擎应该是从以下几步来如何分析关键词和文章性的： 第一：搜索引擎首先对要要分析的网页进行净化处理 网页净化主要是去掉网页中大量无用的广告、导航栏等网页模板噪声以及无意义的内容，如Javascript脚本，CSS标记等内容。至于搜索引擎采用的是何 种算法，则不为我们所知，但是个人估计应该是对网页进行划分为不同的快，通过衡量网页块的重要程度来判断出包含主题内容的块，然后提取出该块的内容，至于搜索引擎如何判别网页快的重要程度，那是另外一个课题。 第二：针对提取出的内容进行分词处理 个人认为，搜索引擎可能采用了某种算法，对内容先进行了词语粗分阶段，先得出N个概率最大的切分结果;然后，利用角色标注方法识别未登录词，并计算其概率，将未登录词加入到切分词图中，之后视其为普通词处理，最终进行动态规划优选出N个最大概率切分标注结果。并进行记录。 第三：对初步分词的结果进行去除无意义的词语 搜索引擎通过对第二步的分词结果进行分析，去除一些语气词和形容词等非实意词和一些单词，同时还考虑到单字词所表达的信息不够完整也应当滤除。去除停用词通过建立一个停用词列表来实现。这样，通过去除这些无意义的词之后，剩下的就是有意义的，值得分析的词汇了。 第四：对关键词的权重进行确定分析 在完成对文章分词切分和净化工作之后，就要将文章所有关键词进行分析了，笔者的想法是搜索引擎将文本表示成Ⅳ维特征向量，每一维分量由关键词及其权重组成。一般认为，关键词在文中的权重的确定，主要由三部分组成，词频，位置和词义共同影响决定。而词频和位置对词语或短语的影响可以通过确定的算法加以确定，词义权重也有固定的算法进行分析计算。搜索引擎利用设定好的算法对上述关键词进行了计算和分析。从而得到最后的结果。 笔者认为，搜索引擎通过上面的步骤进行分析后，得到最后的结果，而笔者在这里谈谈自己对搜索引擎具体的分析方式，只是个人见解：

计算文本相似度几种最常用的方法,并比较它们之间的性能

计算文本相似度几种最常用的方法，并比较它们之间的性能 编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。以下是论智的编译。 许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。与之相似的，类似Quora之类的问答网站也有这项需求，他们需要判断某一问题是否之前已出现过。要判断这类的文本相似性，首先要对两个短文本进行embedding，然后计算二者之间的余弦相似度（cosine similarity）。尽管word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法，但是对于句子嵌入应如何被计算仍存在不同的声音。接下来，我们将回顾一下几种最常用的方法，并比较它们之间的性能。 数据 我们将在两个被广泛使用的数据集上测试所有相似度计算方法，同时还与人类的判断作对比。两个数据集分别是： STS基准收集了2012年至2017年国际语义评测SemEval中所有的英语数据 SICK数据库包含了10000对英语句子，其中的标签说明了它们之间的语义关联和逻辑关系 下面的表格是STS数据集中的几个例子。可以看到，两句话之间的语义关系通常非常微小。例如第四个例子： A man is playing a harp. A man is playing a keyboard.

相似度计算方法

基于距离的计算方法 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离： 也可以用表示成向量运算的形式： (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离 X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X,'euclidean') 结果： D = 1.0000 2.0000 2.2361 2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除

非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源，曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Block distance)。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 (2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离 (3) Matlab计算曼哈顿距离 例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的曼哈顿距离 X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X, 'cityblock') 结果： D = 1 2 3 5. 标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance ) (1)标准欧氏距离的定义 标准化欧氏距离是针对简单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路：既然数据各维分量的分布不一样，好吧！那我先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等吧。均值和方差标准化到多少呢？这里先复习点统计学知识吧，假设样本集X的均值(mean)为m，标准差(standard deviation)为s，那么X的“标准化变量”表示为： 而且标准化变量的数学期望为0，方差为1。因此样本集的标准化过程(standardization)用公式描述就是： 标准化后的值= ( 标准化前的值－分量的均值) /分量的标准差 经过简单的推导就可以得到两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的标准化欧氏距离的公式： 如果将方差的倒数看成是一个权重，这个公式可以看成是一种加权欧氏距离(Weighted Euclidean distance)。

词语相似度算法的分析与改进

词语相似度算法的分析与改进 摘要：对现有的词语相似度算法进行分析，提出一种基于知网，面向语义、可扩展的词语相似度计算方法，通过对实验结果进行分析，所提出的词语语义相似度计算方法比以前的方法更好，在计算词语相似度时，准确率更高。 关键词：词语相似度算法；义原相似度计算；概念词的相似度计算；非概念词的相似度计算 在建立主观题评分模型时，要判断句子的相似度，计算句子的相似度时，首先要处理的就是词语的相似度计算工作。目前对词语的相似度计算人们已经做了大量的研究，提出了一些较有代表性的计算方法。主要包括以下几种： 1）基于字面信息的词语相似度计算 这种算法的核心内容是：中文词语的构成句子中，一般较核心的内容都放在句子的后面。句子后面的词语在句子中所起到的作用比靠前的词语大。因此在对句子进行分析时需要给后面的字或词赋予较高的权值。 假设a和b分别代表两个词语，按照此算法，词语之间的相似度计算公式可以表示为公式1。 使用字面信息作为相似度计算的算法较简单，实现起来也方便。但该算法准确率不高，尤其是对于语义相似的词语更是难于处理。2）基于词林的词语相似度计算 对于以同义词词林作为语义分类体系进行词语相似度计算的研

究，王斌和章成志都曾作了相关探讨[1]。其核心思想是使用两个词语的语义距离来表示词语间相似度。当处理对象是一个词组或短语时，首先将其切分为义类词，并将义类词在词林的树状结构中提取出相关的语义编码，并对两个词语的语义编码进行相似度计算。基于词林的词语相似度计算较好的解决了语义相似、词形不同的词语相似度计算，但由于语义词典的完备性问题，必然会存在部分不在语义词典中的词语而无法处理。 3）基于知网的词语相似度计算 知网以概念作为描述对象，从关系层次上揭示词语的概念含义，并建立了概念关系网络，包含词语属性以及属性间关系[2]。刘群、李素建从知网的关系描述出发，研究了同一个词义所具有的多个义原间的关系，并试图计算出这些义原在计算相似度时所起到的作用，并根据这种思想提出了使用知网的语义信息来计算词语相似度的算法。 该算法在计算概念词的相似度时较准确，但在计算概念词与非概念词，非概念词与非概念词的相似度时，准确率不高。 为克服这些问题，我们采用知网作为语义资源，结合信息论中的相关理论，提出了一种面向语义的、可扩展的、多策略混合的词语相似度计算模型。 1 义原相似度计算 词语的相似度计算，最终还是要计算各词语的义源相似度。在知网中，所有词语都包含义原信息，应用知网进行相似度计算时，第

基于HowNet的词汇语义相关度计算方法研究

基于HowNet的词汇语义相关度计算方法研究 摘要：本文在充分挖掘词汇间隐含语义关系的基础上，基于语义关系对语义关联度的影响，将语义相似度以及语义关联度相结合提出了语义相关度算法，并通过实验证明，使用该计算方法得出的语义相关度，能够更精确地区分词汇间的细微语义差别，计算结果更趋于合理化。 关键词：HowNet 语义相似度语义相关度语义关系 1、引言 词汇相似度反映了两个词汇相互关联的程度，即词汇间的组合特点，可以利用两个词汇在同一语言环境中的可替换程度来衡量。目前，词汇相似度的计算方法主要有基于统计的方法和基于语义词典的方法两种，但这两种方法在实现中都存在不足。本文充分挖掘出HowNet中丰富的语义关系，在计算了词汇的语义相关度以及语义关联度的基础上，提出一种基于HowNet的词汇语义相关度计算方法，使计算结果更趋于合理化。 2、基础知识 2.1 HowNet简介 HowNet是一个以中英文词汇所代表的概念为描述对象，以揭示概念之间以及概念的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。它采用知识词典的描述语言（Knowledge Dictionary Mark-up Language，KDML），将词语表示为几个“概念”，即利用“概念”对词汇的语义进行描述。组成“概念”的最小意义单位称为义原语义描述式，由义原以及某些表达概念语义的符号组成，有基本义原描述式和关系义原描述式两种形式。 2.2 概念之间的隐含语义关系 概念的基本义原描述式展示了概念的基本信息，而关系义原描述式则表达了概念与其它义原间的复杂关系，我们可以根据这些关系挖掘出隐含在两个概念之间的复杂语义关系。笔者对HowNet关系以及关系义原描述式进行了仔细研究比较，概括出了概念之间的八个语义关系，如表1所示。 3、语义相关度计算 两个词汇语义相似度高，它们的语义相关度必定较高，如“医生”与“患者”；反之两个语义相关度高的词语，却不一定有很高的相似度，如“医生”与“医治”。因此词汇间语义相关度是由语义关联度以及语义相似度两方面共同决定。 5、结语 本文提出的基于HowNet的词汇语义相关度计算的方法，充分利用了HowNet中隐含的语义信息，结合语义相似度的算法来进行词汇间的关联度计算。此算法更符合实际情况，实用性强，可对自动问答系统中的文本聚类、文本分类、信息检索等研究工作提供有效的支持。 参考文献 [1] 田萱，杜小勇，李海华.语义查询扩展中词语-概念相关度的计算[J].软件学报，2008，19（8）：2043-2053. [2] 刘群，李素建.基于《知网》的词汇语义相似度计算[J].计算语言学及中文信息处理，2002（7）：59-76. [3] 江敏，肖诗斌，王弘蔚.一种改进的基于《知网》的词语语义相似度计算[J].中文信息学报，2008，22（5）：84-89.

基于《知网》的词语相似度计算

基于《知网》的词语相似度计算 [摘要]词语相似度计算是计算机中文处理中的基础和重要环节，目前基于《知网》的词语相似度计算是一种常见的方法，本文将对该方法做系统介绍。 [关键词]《知网》词语相似度计算 一、《知网》的结构 《知网》(HowNet)是我国著名机器翻译专家董振东先生和董强先生创建的，是一个常识知识库，它含有丰富的词汇语义知识以及世界知识，内部结构复杂。 《知网》中两个最基础的概念是“概念”和“义原”。“概念”是用来描述词语语义。因为一个词可以含有多个语义，所以一个词需要多个概念来描述。使用“知识表示语言”对概念进行描述，“知识表示语言”使用的“词汇”便是义原。《知网》中的不可再分的、最小的意义单位是“义原”，义原用来描述“概念”。 《知网》采用的义原有1500个，它们一共可以分为十类，具体见图1。 知网反映了概念之间、概念属性之间各种各样的关系，总体来说知网描述了16种关系： 上下位关系；同义关系、反义关系、对义关系；部件-整体关系；属性-宿主关系；材料-成品关系；施事/经验者/关系；主体-事件关系；受事/内容/领属物等事件关系；工具-事件关系；场所-事件关系；时间-事件关系；值-属性关系；实体-值关系；事件-角色关系；相关关系。 由《知网》的结构得知义原之间组成的不是一个树状结构，而是一个复杂的网状结构。然而义原关系中最重要的是上下位关系。所有的“基本义原”以这种上下位关系为基础构成了义原层次体系，叫做义原分类树。在义原分类树中，父节点义原和子节点义原之间具有上下位关系。可以通过义原分类树来计算词语和词语之间的语义距离。 二、知网的知识词典 知识词典是知网中最基本的数据库。在知识词典中，每一个概念（概念又称为义项）可以用一条记录来描述。一条记录含有八项信息，每一项由用“=”连接的两个部分组成，等号左边表示数据的域名，右边是数据的值。比如下面就是一条描述概念的记录： NO=017114

词语间相关度计算算法

这是我在完成毕业设计的过程中使用的一种算法，主要功能是判断两个词的相关度，使用的工具是搜索引擎。用搜索引擎对该词语的统计结果来最后判断词与词之间的相关度。这是一篇转载文章，下面是具体内容： 通常我们对于文本信息之间得相关性得计算都是采用向量的办法，我在以前的PPT里曾经提到过。然而对于文本信息更深层次的分析不能单纯从字面上分析一篇文章的关键词，更重要的是它隐含的扩展的意义。 传统的关于计算文本相关度和【网页和查询的相关性】的计算都是采用匹配的方式进行的，然而这只能是基于字面意义上的统计计算。这里介绍的做法是采用关键词相关性扩展的做法从而得到更加精确的相关度计算。 例子： 文章A: 谈论的是大学教育，最高频的关键词是：学生[3]，学习[2]，大学[2] 文章B: 谈论的是普通教育，最高频的关键词是：教育[5]，教师[1]，进修[1] []里是相对的权重，可以理解成TF*IDF 根据传统的相关性计算，我们会得到如下的结果： 1. 文章A 与文章B 不相关 2. 查询学生，学习，大学只能返回文章A，不能返回文章B 3. 查询教育，教师，进修只能返回文章B，不能返回文章A 分析： 这个显然是有一定的问题的，问题的出现在于我们通常将"字面"的意思做为分析的来源而且依靠和仅仅依靠这些"字面"的关键词做为文章相关性和查询相关性判断的唯一要素。 如何避免？ 我在以前的文章中提到过【关键词相关度】的概念，举例说明： 当出现：｛学习｝这个词汇的时候，真实的表达的意义往往是这样的： ｛W1*学习，W2*教育，W3*教师，W4*大学。。。。。。｝ 其中W1，W2...是学习和相关词汇的相关权重。 基于这样一个矩阵，我们就能够将一个词扩展成为一组词汇，因而也同时可以将文章所对应的向量扩展成一个更多词汇的集合。 这里的计算需要一个完整的相关度矩阵:M M(i,j) = {关键词i,j的相关度} 而两篇文章的相关度的计算，也由简单的 R= Sigma Vi*Vi 变为 R= Sigma Vi*M(i,j)*Vj 查询关键词和文章的相关度也由简单的 R(i)=TF(i)*IDF(i) 变为 R(i)=Sigma TF(j)*IDF(j)*M(i,j) 下面碰到一个核心问题就是：关键词之间的相关度如何计算？ 例如：学校和学生的相关度是多少？ 计算方法： 假设一个文章集合{C}，总文章数目为N，其中含有单词A的文章总数为Na，含有单词B 的文章总数是Nb，含有｛A+B｝的文章总数是Nab，那么相关性这么计算 CorrAB= Nab/(Na+Nb-Nab)-(Na*Nb)/(N*N)

词语相似度计算方法

词语相似度计算方法分析 崔韬世麦范金 桂林理工大学广西 541004 摘要：词语相似度计算是自然语言处理、智能检索、文档聚类、文档分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等很多领域的基础研究课题。词语相似度计算在理论研究和实际应用中具有重要意义。本文对词语相似度进行总结，分别阐述了基于大规模语料库的词语相似度计算方法和基于本体的词语相似度计算方法，重点对后者进行详细分析。最后对两类方法进行简单对比，指出各自优缺点。 关键词：词语相似度；语料库；本体 0 引言 词语相似度计算研究的是用什么样的方法来计算或比较两个词语的相似性。词语相似度计算在自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域都有广泛的应用，它是一个基础研究课题，正在为越来越多的研究人员所关注。笔者对词语相似度计算的应用背景、研究成果进行了归纳和总结，包括每种策略的基本思想、依赖的工具和主要的方法等，以供自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、数据挖掘、信息提取、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域的研究人员参考和应用。词语相似度计算的应用主要有以下几点： (1) 在基于实例的机器翻译中，词语相似度主要用于衡量文本中词语的可替换程度。 (2) 在信息检索中，相似度更多的是反映文本与用户查询在意义上的符合程度。 (3) 在多文档文摘系统中，相似度可以反映出局部主题信息的拟合程度。 (4) 在自动应答系统领域，相似度的计算主要体现在计算用户问句和领域文本内容的相似度上。 (5) 在文本分类研究中，相似度可以反映文本与给定的分类体系中某类别的相关程度。 (6) 相似度计算是文本聚类的基础，通过相似度计算，把文档集合按照文档间的相似度大小分成更小的文本簇。1 基于语料库的词语相似度计算方法 基于统计方法计算词语相似度通常是利用词语的相关性来计算词语的相似度。其理论假设凡是语义相近的词，它们的上下文也应该相似。因此统计的方法对于两个词的相似度算建立在计算它们的相关词向量相似度基础上。首先要选择一组特征词，然后计算这一组特征词与每一个词的相关性(一般用这组词在实际的大规模语料中在该词的上下文中出现的频率来度量)，于是，对于每一个词都可以得到一个相关性的特征词向量，然后计算这些向量之间的相似度，一般用向量夹角余弦的计算结果作为这两个词的相似度。 Lee利用相关熵，Brown采用平均互信息来计算词语之间的相似度。李涓子(1999)利用这种思想来实现语义的自动排歧；鲁松(2001)研究了如何利用词语的相关性来计算词语的相似度。PBrownetc采用平均互信息来计算词语之间的相似度。基于统计的定量分析方法能够对词汇间的语义相似性进行比较精确和有效的度量。基于大规模语料库进行的获取受制于所采用的语料库，难以避免数据稀疏问题，由于汉语的一词多义现象，统计的方法得到的结果中含有的噪声是相当大的，常常会出现明显的错误。 2 基于本体库的词语相似度计算方法 2.1 常用本体库 关于Ontology的定义有许多，目前获得较多认同的是R.Studer的解释：“Ontology是对概念体系的明确的、形式

语义查询扩展中词语-概念相关度的计算

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html, Journal of Software, Vol.19, No.8, August 2008, pp.2043?2053 https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.02043 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2008 by Journal of Software. All rights reserved. ? 语义查询扩展中词语-概念相关度的计算 田萱1,2,3, 杜小勇1,2+, 李海华1,2 1(教育部数据工程与知识工程重点实验室,北京 100872) 2(中国人民大学信息学院,北京 100872) 3(北京林业大学信息学院,北京 100083) Computing Term-Concept Association in Semantic-Based Query Expansion TIAN Xuan1,2,3, DU Xiao-Yong1,2+, LI Hai-Hua1,2 1(Key Laboratory of Data Engineer and Knowledge Engineer for the Ministry of Education, Renmin University of China, Beijing 100872, China) 2(School of Information, Renmin University of China, Beijing 100872, China) 3(School of Information Science & Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China) + Corresponding author: E-mail: duyong@https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html, Tian X, Du XY, Li HH. Computing term-concept association in semantic-based query expansion. Journal of Software, 2008,19(8):2043?2053. https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html,/1000-9825/19/2043.htm Abstract: In semantic-based query expansion, computing term-concept association is a key step in finding associated concepts to describe the needed query. A method called K2CM (keyword to concept method) is proposed to compute the term-concept association. In K2CM, the attaching relationship among term, document and concept together with term-concept co-occurrence relationship are introduced to compute term-concept association. The attaching relationship derives from the fact that a term is attached to some concepts in annotated corpus, where a term is in some documents and the documents are labeled with some concepts. For term-concept co-occurrence relationship, it is enhanced by the text distance and the distribution feature of term-concept pair in corpus. Experimental results of semantic-based search on three different corpuses show that compared with classical methods, semantic-based query expansion on the basis of K2CM can improve search effectiveness. Key words: semantic-based query expansion; concept; ontology; term-concept association 摘要: 在基于语义的查询扩展中,为了找到描述查询需求语义的相关概念,词语-概念相关度的计算是语义查询 扩展中的关键一步.针对词语-概念相关度的计算,提出一种K2CM(keyword to concept method)方法.K2CM方法从词 语-文档-概念所属程度和词语-概念共现程度两个方面来计算词语-概念相关度.词语-文档-概念所属程度来源于标 注的文档集中词语对概念的所属关系,即词语出现在若干文档中而文档被标注了若干概念.词语-概念共现程度是 在词语概念对的共现性基础上增加了词语概念对的文本距离和文档分布特征的考虑.3种不同类型数据集上的语 义检索实验结果表明,与传统方法相比,基于K2CM的语义查询扩展可以提高查询效果. 关键词: 语义查询扩展;概念;本体;词语-概念相关度 ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60496325, 60573092 (国家自然科学基金) Received 2007-02-14; Accepted 2007-08-24

本体相似度计算方法

2012.12 52 本体相似度计算方法研究 张路 长江大学工程技术学院 湖北 434020 摘要：MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法，这种方法无需建立一个集成的共享本体。本文在MD3 模型的基础上，充分利用本体对概念的描述信息，重点讨论了跨本体概念间非层次关系相似度的计算，把MD3 模型扩展到 EMD3 模型，使得概念间相似度的计算理论上更全面、更精确。 关键词：本体；元数据模型；语义相似度；MD3模型 0 引言 本体映射算法以两个本体作为输入，然后为这两个本体的各个元素(概念、属性或者关系) 建立相应的语义关系。相似性提取是本体映射的一个重要步骤，它主要是进行概念相似度的计算，提高语义相似度计算精度成为提高语义信息检索质量的关键之一。语义相似度一般是指计算本体概念间的相似度，多数方法所考虑的概念是基于一个本体的，跨本体 概念间的方法比较少。MD3模型是一种典型的计算跨本体概念间相似度的方法。 1 MD3模型 Triple Matching-Distance Model(MD3)模型是一种跨本体概念间相似度计算框架。计算实体类a 和b 之间的相似度通过计算同义词集、特征属性和语义邻居之间的加权和，公式如下： Sim(a,b)=wS synsets (a,b)+uS features (a, b)+vS neighborhoods (a,b) 其中w, u, v 表示了各组成部分的重要性。特征属性细化为组成部分、功能以及其他属性。概念a 和b 的语义邻居及其特征属性(即概念的部分、功能及其他属性)也通过同义词集合描述，每一个相似度的计算都通过Tversky 公式： (,)(,)(1(,))A B S a b A B a b A B a b B A αα=+-+-- 其中A, B 分别表示概念a 和b 的描述集合，A-B 表示属于A 但不属于B 的术语集(B-A 相反)。参数(,)a b α由概念a 和b 和在各自层次结构中的深度确定。 2 EMD3模型 MD3模型的不足在于没有考虑对象实例对概念的影响，同 时其语义邻居只考虑语义关系中层次之间的相似度，没有考虑非层次之间的相似度。本文在MD3模型的基础上，参考了其概念名称相似度、特征属性，对本体的结构以及概念描述两方面做了扩充，重点讨论了跨本体概念间非层次关系的相似度的比较和实例对概念相似度的影响，把MD3模型扩展到Extension of Triple Mapping Distance model (EMD3)模型。 2.1 概念属性的相似度 属性有属性名称、属性数据类型、属性实例数据等要素，因此判断两个属性是否相似主要从这三个要素来考虑。属性名称、属性类型本身是文本类型，是字符串，因此可以采用字符串相似度计算方法进行判定。例如用Humming distance 来比较两字符串。设两字符串s 和t ，则它们之间的相似度可由下式给出： min(,) 1 (,)1[( ())]/max(,)s t i Sim s t f i s t s t ==-+-∑ 其中：若s[i]=t[i],则f(i)=0;否则f(i)=1。由于每个概念的实例对该概念的每个属性都分配了一个相应的值，对于其他类型的数据，可以采用下面介绍的方法进行计算。 设概念A 的属性为a i ，概念B 的属性为b j ，两个属性之间的相似度的计算公式为： Sim(a i ，b j )= w 1s 1(a i ，b j )+ w 2s 2(a i ，b j )+ w 3s 3(a i ，b j ) 其中w i 是权重，代表属性名称、数据类型、属性实例数据对属性相似度计算的重要程度，且和为1。设概念A,B 之间总共计算出m 个sim(a i ，b j )，并设置相应的权值k l ，则概念之间基于属性的相似度为： 1 1 (,)/(,)m m l i j l l l k Sim a b k Sim A B ==∑∑ =

大规模句子相似度计算方法

大规模句子相似度计算方法* 黄河燕1陈肇雄1张孝飞1张克亮1，2 （1中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京100083 2 南京理工大学南京210094） Email: heyan.huang@https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html, xiaofei_ustc@https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html, 摘要：如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例，即句子相似度计算，是基于实例翻译方法的关键问题之一。本文提出一种多层次句子相似度计算方法：首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例，然后针对这些候选实例进行泛化匹配，从而计算出相似句子。在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明，当语料规模为20万英汉句对时，系统提取相似句子的召回率达96%，准确率达90%，充分说明了本文算法的有效性。 关键词：句子相似度；基于实例的机器翻译；多策略机器翻译；泛化匹配 中图法分类号：TP391 Approach of Large-Scale Sentence Similarity Computation HUANG He-yan CHEN Zhao-xiong ZHANG Xiao-fei (Research Center of Computer & Language Information Engineering, CAS Beijing 100083) Email: heyan.huang@https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html, xiaofei_ustc@https://www.sodocs.net/doc/9312960569.html, Abstract: The retrieval of the similar translation examples corresponding to the SL sentence from the large-scale corpora, or the computation of sentence similarity, is one of the key problems of EBMT. A new multi-layer sentence similarity computation approach is proposed in this paper. First, a few candidate translation examples are selected form a large-scale corpus on the basis of the surface features and entropies of the given words. Second, the degree of generalization match between the input sentence and each of those candidate translation examples is computed respectively. Finally, the sentence similarity is computed according to the outcomes of the previous two steps. Experimental results from tests on IHSMTS show that this approach has a recall rate of 96% and a precision rate of 90% when applied to a corpus of 200,000 English-Chinese sentence pairs. Key words: sentence similarity; example-based machine translation; hybrid-strategy machine translation; generalization matching 1 引言 基于实例的机器翻译EBMT（Example-based machine translation）的基本思路是：预先 *基金项目：国家自然科学基金资助项目（60502048，60272088）；国家863计划基金资助项目（2002AA117010-02）。 作者简介：黄河燕（1963-），女，研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理与机器翻译、大型智能应用系统；陈肇雄（1961-），男，研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、大型智能应用系统；张孝飞（1970-），男，副研究员，博士，主要研究方向为自然语言处理、机器翻译、信息检索。张克亮（1964-），男，副教授，博士后，主要研究方向为计算语言学、机器翻译。

词语相似度计算

词语相似度计算 当事物可以计算的时候就产生了智能 ----Alert 一、词语相似度 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算是基于《同义词词林》的。 二、同义词林介绍 《同义词词林》是梅家驹等人于1983年编纂而成，这本词典中不仅包括了一个词语的同义词, 也包含了一定数量的同类词, 即广义的相关。《同义词词林》的编写年代久远，之后没有更新。哈工大花费了大量的人力物力完成了一部具有汉语大词表的哈工大信息检索研究室《同义词词林扩展版》，《同义词词林扩展版》收录词语近7万条。原版的《同义词词林》目录如下：

哈工大《同义词词林扩展版》保留《同义词词林》原有的三层分类体系，并在此基础上对词语继续细分类，增加两层，得到最终的五层分类体系，这样词典中的词语之间就体现了良好的层次关系，如下图表示的词语树形结构： 例如：“东南西北”的编码为Cb02A01=

C是第1层、b是第二层、02是第三层、A是第四层、01是第五层，=号有特殊的意义。词语的编码规则如下： 表中的编码位是按照从左到右的顺序排列。第八位的标记有3种，分别是“=”、“#”、“@”，“=”代表“相等”、“同义”。末尾的“#”代表“不等”、“同类”，属于相关词语。末尾的“@”代表“自我封闭”、“独立”，它在词典中既没有同义词，也没有相关词。 三、词语相似度 定义1语义相似度。给定两个词汇w1和w2,它们之间的相似度通过 Sim(w1,w2):S*S->[0,1],表示集合S中的两个词汇w1和w2的相似程度。 简单的说相似度函数是个值域在[0,1]间的函数。 本文的计算公式参考了《基于同义词词林的词语相似度计算方法》一文，相似度函数计算公式如下： 若两个义项的相似度用Sim表示，n表示所在分枝层分支数，k表示两个分支间的距离。 1.若两个义项不在同一查树上： Sim(A,B) = f 如：人Aa01A01=和实物Ba01A01= 2.若两个义项在同一查树上： 1) 若在第2层分支 Sim(A,B) = a*cos(n*pi/180)*[(n-k+1)/n] 如：人Aa01A01= 和少儿Ab04B01=

语义相似度的计算方法研究

语义相似度的计算方法研究 信息与计算科学余牛指导教师：冉延平 摘要语义相似度计算在信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等很多领域中都有广泛的应用．特别是近几十年来随着Internet技术的高速发展,语义相似度计算成为自然语言处理和信息检索研究的重要组成部分．本文介绍了几种典型的语义相似度的计算方法，总结了语义相似度计算的两类策略,其中重点介绍了一种基于树状结构中语义词典Hownet的语义相似度计算方法，最后对两类主要策略进行了简单的比较．关键词语义相似度;语义距离;知网;语料库 The Reseach of Computing Methods about Semantic Similarity YU Niu (Department of Mathematics and Statistics,Tianshui Normal University , 741000) Abstract Semantic similarity is broadly used in many applications such as information retrieval, information extraction, text classification, word sense disambiguation, example-based machine translation and so on．Especially with the rapid development of Internet technology in recent decades, Calculation of semantic similarity has always been an important part of natural language processing and information retrieval research .This paper introduces several main methods of calculating semantic similarity , then two strategies of semantic similarity measurement are summarized, and we focuse on the Hownet based on the stucture of tree and use them to calculate the semantic similarity ,and finally the two strategies are easily compared . Key words Semantic similarity, Semantic distance,Hownet, Corpus