自然語言處理中相關語義技術的研究.pdf

1、自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要研究方向，它主要研究實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。由于自然語言處理要涉及到紛繁復雜的文字以及需要大量的語料庫做研究基礎，所以至今仍存在許多技術難題，如語言行為與計劃、語義分析、詞義的消歧以及句法的模糊性等。
　　語言行為與計劃包括人類的語言和語言要表達的意思以及理解者做出的反應，其難點在于如何理解語言要表達的意思，并做出一個合理的反應，這也是句子相似

2、度中亟待解決的難題。目前，已存在的句子相似度計算方法已經(jīng)取得了不錯的效果，但這些方法幾乎都沒有對句子的主成分進行分析，導致句子相似度計算結果不夠準確。
　　本文首先對句子進行了分詞以及句法分析處理，在此基礎上對句子的成分進行了詳細的分析，并對不同的成分賦予了不同的權重值。同時在句子相似度的計算過程中還應用了最優(yōu)二叉樹帶權路徑長度計算方法。最后將本文提出的計算句子相似度的方法應用到信息檢索中，提高了信息檢索中的查準率。實驗結果表明，

3、本文所采用的方法與其他方法相比更加合理有效。
　　詞語的語義相關度計算是語義分析的一部分，主要是計算不同詞語間在人類思維中可能存在的關聯(lián)程度。詞語語義相關度計算方法有多種，其中以網(wǎng)絡百科全書為基礎的計算方法越來越受到人們的青睞。但這些方法在對百科詞條內(nèi)容進行分析時沒有對內(nèi)容進行全面的考慮，所以可能使結果存在一定的偏差和錯誤。
　　以百度百科為數(shù)據(jù)集，將每兩個詞條組成詞條對，分析每個詞條對頁面上的不同內(nèi)容和內(nèi)鏈。計算詞條頁面中