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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)資源的日益豐富，從海量文本信息中準確返回用戶所需內(nèi)容的需求越發(fā)強烈，人們對計算機處理文本信息的能力要求越來越高。作為文本信息處理和自然語言處理的基礎(chǔ)研究內(nèi)容，語義相似度廣泛應用于自動問答系統(tǒng)、基于實例的機器翻譯、多文檔、信息檢索等領(lǐng)域。語義相似度的計算結(jié)果直接影響文本信息處理的效果，因此提高語義相似度計算的準確性十分必要。詞語是構(gòu)成句子最基本的語義和語法單位。詞語相似度的計算是語義相似度最基本的研究內(nèi)容，提高詞
2、語相似度計算效果能夠更好的服務(wù)于上層應用研究。
本文分析比較了主流的詞語相似度計算方法，對基于HowNet的詞語相似度展開研究。在 HowNet的基本結(jié)構(gòu)和樹層次模型的基礎(chǔ)上，提出一種改進的基于節(jié)點概率密度比的詞語相似度計算方法。將改進算法進行實驗仿真并與最新算法比較，驗證本文提出的算法更接近人工評估的結(jié)果。句子是表達一個完整語義的基本結(jié)構(gòu)。句子相似度的計算涉及詞法、詞義、句法、上下文環(huán)境等內(nèi)容，是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。針對單
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