基于概念特征的语义相似度计算方法

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语义文本相似度计算方法

语义文本相似度计算方法语义文本相似度计算方法是一种用于比较两个文本之间相似程度的方法。

在自然语言处理领域中，语义文本相似度计算方法被广泛应用于文本分类、信息检索、机器翻译等任务中。

本文将介绍几种常见的语义文本相似度计算方法。

1. 余弦相似度余弦相似度是一种常见的语义文本相似度计算方法。

它通过计算两个文本向量之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似程度。

具体来说，假设有两个文本A和B，它们的向量表示分别为a和b，那么它们之间的余弦相似度可以表示为：cosine_similarity(a, b) = (a·b) / (||a|| * ||b||)其中，a·b表示向量a和向量b的点积，||a||和||b||分别表示向量a 和向量b的模长。

余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个文本越相似，值越接近-1表示两个文本越不相似。

2. 词向量相似度词向量相似度是一种基于词向量模型的语义文本相似度计算方法。

它通过将文本中的每个词映射到一个高维向量空间中，并计算两个文本中所有词向量之间的相似度来衡量它们之间的相似程度。

具体来说，假设有两个文本A和B，它们的词向量表示分别为a和b，那么它们之间的词向量相似度可以表示为：word_vector_similarity(a, b) = (1/n) * Σ(a[i]·b[i])其中，n表示文本中词的总数，a[i]和b[i]分别表示文本A和B中第i个词的词向量。

词向量相似度的取值范围在[0, 1]之间，值越接近1表示两个文本越相似，值越接近0表示两个文本越不相似。

3. 基于深度学习的相似度计算方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语义文本相似度计算方法也得到了广泛应用。

这类方法通常使用神经网络模型来学习文本的表示，并通过比较两个文本的表示之间的距离来衡量它们之间的相似程度。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等。

一种基于概念格属性约简的语义相似度计算方法

度对相似度的影响而作的修正，在此取ｃ＝０１．１３基于概念格的相似度综合计算方法．基于概念格的语义相似度要考虑概念在概念格中的语义距离、内容以及层次结构三个方面的因素对概念相似度的影响．综合考虑以上三个因素对概念相似度的影响，公式（．）对２１和公式（．）进行权重调整得到综合计算２２概念格中两个概念相似度的计算模型，如公式（．）２３：
针对概念相似度计算中存在的问题，：本文提出一种基于概念格属性约简的本体语义相似度综合计算
方法．即计算概念间的语义相似度时，合考虑概念的属性、综语义距离和概念层次结构，并通过调整这些方
在综合相似度中所占的权值来适应不同的应用需求．在计算过程中利用概念格属性约简知识，删除冗余信
伍振兴
（州学院电子信息工程学院，南三亚５２２）琼海７０２
摘要：出一种基于概念格属性约简的语义相似度综合计算方法。该方法要考虑概念在概念格中的提
语义距离、内容以及层次结构三个方面的因素对语义相似度的影响。同时对所构造的概念格进行属性约简，
式（．）２２：
。ｐ（，１，，）：ｉ（ｘ。Ｂ）（Ｂ）ｍ：
ｎ＋
６（＋ｃ ” ｆ）１）２）
收稿日期：０１２— ８２１ —１０作者简介：振兴（９４一）男，南娄底人，州学院电子信息工程学院助教硕士伍１８，湖琼

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｔｒｓｎ，ｈｐｌａｉｎｏｆｒｔｎｒｔｅａｈｓｅｎｗｉｅｙｕｅ，ｕｔｉｓｌａｄ伍ｃｌｔｉｇｔｅａｃｒｔｎｔｅｓｅｅｅｔｔｅａｐｉｔｆｉｏｍａｉｅｒｖｌａｅｄｌｓｄｂｔｉｓｔｌｉｕｔｈｎ０ｂｃｕａｅｉｈｐ — ｐｃｏｎｏｉｂｉｃｆｅｄｏａｃｉｇｉｃｆｌｆｓｒｈｎ．Ｔｈｓｐｐｒｐｏｉｅｅｎｉｉｌｒｔａｃｌｔｎｍｅｈｄｂｓｄｏｈｏｃｐｅｎｉｒｅｏｓｅｉｇｔｅｉｉｅｉａｅｒｖｄｓａｓｍａｔｓａｙｃｌｕａｏｔｏａｅｎｔｅｃｎｅｔｓｍａｔｔｅ，ｃｎｉｒｎｈｃｍｉｉｉｃｄ
ＩＳ１０－３４ＳＮ０９０４
Ｅ—ｍａｌｎｏＣＣ．ｅ．ａｉ：ｉｆ＠ＣＣｎｔｃｈｔ／ｔｐ：ｗｗｗ．ｚ．ｔａ／ｄｎｓｎｅ．ｃＴｅ：６ｌ＋８ —５５１５６９９６３５９０９４－０６６
ＣｍｕｅＫｏｌｄｅａｄＴｃｎｌｙ电脑知识与技术ｏｐｔｒｎｗｅｇｎｅｈｏｏｇ
１语义相似度
语义相似度是对语义相似性的定量表示，义相似度计算是信息检索、据挖掘、语数知识管理等领域的基本问题。在信息检索中，语义相似度能够更多的反映文本概念是否符合用户的查询要求，似度越高，明文本内容与用户的查询请求越接近。相说

《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》

《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》一、引言随着互联网的快速发展，海量的文本信息充斥着我们的日常生活。

如何有效地处理和利用这些文本信息，成为了当前研究的热点问题。

文本相似度计算作为自然语言处理领域的重要分支，被广泛应用于信息检索、文本分类、问答系统等领域。

传统的文本相似度计算方法主要基于词法或简单的语义特征进行计算，但在面对复杂的语义关系和歧义问题时，往往难以准确度量文本之间的相似性。

因此，基于语义理解的文本相似度计算方法显得尤为重要。

本文将详细介绍基于语义理解的文本相似度计算的研究背景、意义、方法以及实现过程。

二、研究背景与意义随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，基于语义理解的文本相似度计算方法逐渐成为研究热点。

传统的文本相似度计算方法主要基于词频统计、字符串匹配等技术，无法准确捕捉文本的语义信息。

而基于语义理解的文本相似度计算方法，能够通过分析文本的语义信息，更准确地度量文本之间的相似性。

这不仅有助于提高信息检索、文本分类等任务的性能，还能为智能问答、机器翻译等应用提供有力支持。

因此，研究基于语义理解的文本相似度计算方法具有重要意义。

三、相关技术研究与进展3.1 语义理解技术语义理解技术是自然语言处理领域的重要分支，旨在理解文本的语义信息。

目前，基于深度学习的语义理解技术已经取得了显著的成果，如词向量表示、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等模型。

这些模型能够有效地捕捉文本的语义信息，为文本相似度计算提供了有力的支持。

3.2 文本相似度计算方法传统的文本相似度计算方法主要包括基于词频统计的方法、基于字符串匹配的方法和基于知识图谱的方法等。

随着深度学习和语义理解技术的发展，基于语义理解的文本相似度计算方法逐渐成为主流。

这些方法主要通过分析文本的语义信息，如词向量、句子表示等，来度量文本之间的相似性。

四、基于语义理解的文本相似度计算方法研究4.1 语料库的构建为了训练有效的模型和评估算法性能，需要构建大规模的语料库。

自然语言处理中常见的语义相似度计算方法(Ⅰ)

自然语言处理中常见的语义相似度计算方法自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一项重要的技术，其最终目标是实现计算机对自然语言的理解和处理。

在NLP中，语义相似度计算是一个重要的问题，其目的是判断两个句子或词语的语义之间的相似程度。

本文将介绍一些常见的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于知识图谱的方法和基于深度学习的方法。

基于词向量的方法词向量是一种将词语表示为实数向量的方法，在NLP中被广泛应用。

基于词向量的语义相似度计算方法主要包括余弦相似度和欧氏距离。

余弦相似度是衡量两个向量方向的相似程度，其计算公式为：\[ \text{similarity} = \frac{A \cdot B}{\|A\|\|B\|} \]其中A和B分别为两个词的词向量，$\|A\|$表示A的范数。

欧氏距离则是衡量两个向量之间的距离，其计算公式为：\[ \text{distance} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(A_i - B_i)^2} \]其中A和B分别为两个词的词向量，n为向量的维度。

这两种方法都可以用来计算两个词语之间的语义相似度，但是需要注意的是，这种方法忽略了上下文的信息，因此在处理一词多义和歧义问题时效果不佳。

基于知识图谱的方法知识图谱是一种用于表示实体之间关系的图结构，其中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。

基于知识图谱的语义相似度计算方法主要包括基于图的方法和基于路径的方法。

基于图的方法通过计算两个实体之间的路径长度来判断它们之间的语义相似度，路径越短则相似度越高。

基于路径的方法则通过计算两个实体之间的最短路径来衡量它们之间的语义相似度，最短路径越短则相似度越高。

这种方法能够较好地处理一词多义和歧义问题，但是需要大量的知识图谱数据来支持。

基于深度学习的方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语义相似度计算方法也得到了广泛的应用。

其中，基于神经网络的方法是一种常见的方法。

这种方法通过将文本表示为向量，然后利用神经网络模型来计算文本之间的相似度。

基于深度学习的自然语言处理中的语义相似度计算

基于深度学习的自然语言处理中的语义相似度计算近年来，人工智能技术发展迅速，深度学习成为自然语言处理领域的重要技术。

而语义相似度计算是自然语言处理中的核心问题之一，对于诸如文本匹配、情感分类和问答系统等任务有着重要的作用。

基于深度学习的语义相似度计算方法在实践中取得了不错的效果，本文将介绍这个主题。

一、语义相似度计算的基本概念语义相似度计算是指确定两个文本之间的语义相似度。

在自然语言处理中，我们一般使用词汇或短语来表示文本，因此，计算语义相似度就需要比较两个文本中的词汇或短语，找出它们之间的语义联系。

通常，语义相似度计算有三种方法：1.基于词汇对齐的方法：将两个文本中的词汇进行对齐，然后计算相似度。

2.基于语义空间模型的方法：将文本表示为向量，使用向量之间的距离或相似度来确定语义的相似或不相似。

3.基于深度学习的方法：通过深度神经网络学习文本的表示，并使用表示之间的相似度计算语义相似度。

二、基于深度学习的语义相似度计算方法基于深度学习的语义相似度计算方法通常分为两种：基于全连接神经网络和基于卷积神经网络。

这两种方法都是基于深度学习的文本表示学习技术，可以学习出文本的低维表示，从而减少计算复杂度。

1.基于全连接神经网络的语义相似度计算方法在全连接神经网络中，文本会经过词汇表示层、隐藏层和输出层三个级别的处理。

其中，词汇表示层是将文本转换为向量的地方，隐藏层可以学习出文本表示的高阶特征，输出层可以计算文本之间的相似度。

以Siamese网络为例，Siamese网络是指两个相同的全连接神经网络共享参数，通过对两个文本进行相同的传递和训练，对文本进行特征提取。

在训练时，将文本对输入到神经网络中，得到对应的特征向量，并通过余弦距离或欧式距离等方法计算文本之间的相似度。

相似度越大，说明文本越相似，反之则越不相似。

2.基于卷积神经网络的语义相似度计算方法卷积神经网络是用于图像处理的一种神经网络，但也可以应用于文本处理中，用于学习文本表示。

语义相似度计算

语义相似度计算目前，语义相似度计算已经成为了自然语言处理领域中的一个研究热点，各种模型和算法不断涌现。

在本文中，我们将对语义相似度计算的基本概念和常用方法进行介绍，并且讨论一些当前研究中的热点问题和挑战。

## 语义相似度的定义和挑战语义相似度衡量的是两个句子或短语之间的语义相似程度。

在计算语义相似度时，我们通常会考虑到两个句子或短语之间的含义、单词的语义以及语法结构等因素。

然而，要准确地计算出两个句子之间的语义相似度并不是一件容易的事情，因为自然语言的含义通常是多样化、模糊不清的，而且受到语言表达方式的限制。

在计算语义相似度时，我们需要克服一些挑战和困难。

首先，要考虑到句子或短语之间的多样性。

同一句话可以有多种表达方式，而这些表达方式的语义可能是相似的，但又不尽相同。

其次，要考虑到语言的歧义性。

自然语言中存在着很多的歧义现象，一个词汇可以有多种不同的含义，这就增加了语义相似度计算的难度。

此外，要考虑到语言的多义性。

一个句子中的一些词汇可能具有多个含义，这就增加了语义相似度计算的复杂性。

## 语义相似度计算的常用方法为了克服这些挑战和困难，研究人员提出了许多语义相似度计算的方法和模型。

这些方法和模型大致可以分为基于知识的方法和基于数据的方法两种。

基于知识的方法通常利用词汇语义资源（如WordNet）来计算语义相似度。

其中，常用的算法包括基于路径的方法、基于信息内容的方法和基于语义子空间的方法等。

基于路径的方法通过计算两个词之间在WordNet中的最短路径来计算它们的语义相似度。

基于信息内容的方法则是利用词汇在语料库中的分布信息来计算它们的语义相似度。

而基于语义子空间的方法则是利用词汇在一个高维语义空间中的向量表示来计算它们的语义相似度。

这些方法在一定程度上可以解决语义相似度计算中的多样性、歧义性和多义性问题。

另一方面，基于数据的方法则是利用机器学习和深度学习技术来计算语义相似度。

其中，常用的方法包括基于词向量的方法、基于神经网络的方法和基于迁移学习的方法等。

语义相似度计算

语义相似度计算语义相似度计算是自然语言处理领域的一个重要任务，它旨在衡量两个词语、短语或句子之间的语义相似程度。

在实际应用中，语义相似度计算可以帮助机器理解语言，从而实现诸如信息检索、问答系统、机器翻译等任务。

现在我们将介绍几种常用的语义相似度计算方法：1. 基于词向量的方法：词向量是将词语映射到一个高维实数向量空间的表示方法。

在这种方法中，可以使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe、FastText等）将词语表示为向量，然后通过计算两个词向量之间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等）来衡量它们之间的语义相似度。

2. 基于词汇语义资源的方法：除了词向量外，还可以利用词汇语义资源（如WordNet、PPDB等）来计算语义相似度。

这些资源中包含了词语之间的语义关系（如同义词、上下义词、反义词等），可以通过这些关系计算词语的语义相似度。

3. 基于深度学习的方法：深度学习模型（如Siamese神经网络、BERT、ELMO 等）在语义相似度计算任务中也取得了很好的效果。

这些模型可以学习词语、短语或句子的语义表示，然后通过模型的输出来计算它们之间的语义相似度。

4. 基于语义图的方法：语义图是一种将词语表示为节点、语义关系表示为边的图结构。

在语义相似度计算中，可以利用语义图中的节点和边来计算词语之间的语义相似度。

这种方法可以很好地捕捉词语之间的语义关系，从而提高语义相似度计算的准确性。

总的来说，语义相似度计算是一个复杂而重要的任务，在实际应用中需要综合考虑不同的方法和技术。

通过不断的研究和实践，我们可以提高语义相似度计算的准确性和效率，从而更好地帮助机器理解语言，实现更多的自然语言处理任务。

希望以上介绍能够对语义相似度计算有所帮助。

基于本体的概念语义相似度计算

体中的多种影响因素来计算概念间语义相似度的方法。该方法主要是基于本体中概念间的上下位关系，
收稿日：１一４２期２１ｏ —９０
个本体主要由一组概念的集合以及概念间的语
义关系的集合组成，可以用分层的树状结构表示，图如
确的形式化的领域知识描述手段，同时支持对隐含知
识进行推理以促进知识的共享。本体的形式化定义
是有些研究在相似度计算中仅考虑概念的作用
，
为：Ｏ＝｛。Ｈ，，其中：ｃＲ，Ａ，），Ｃ是领域概念的集合；Ｒ
却忽略了概念间最近公共父节点概念的作用。另
第３０卷２１年６月０１
情
报
杂
志
Ｖｏ．０１３
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＩＥＩＧＥＮＣＥＮＴ』Ｉ
Ｊｎ２１ｕｅ００
基于本体的概念语义相似度计算术
周书锋
（城大学数学科学学院聊城聊摘要
陈杰
２２５）（５０９聊城大学图书馆聊城２２５）５０９
念宽度多种因素来计算概念间语义相似度。１基本概念
１１概念相似度．概念相似度在不同的应用领域
可能会有不同的含义。例如，在信息整合领域相似度
一
域的热门课题，特别是基于本体的语义信息检索与传统的信息检索技术有本质区别。传统的信息检索技术
外，还有基于语义距离方面的研究。以及基于规则的。
是领域概念间的关系集合；Ｈ是概念间的层次结构；Ａ是公理的集合，代表永真断言；是本体实例的集合。，

汉语词语相似度计算方法分析

汉语词语相似度计算方法分析汉语词语相似度计算方法分析随着人工智能的发展，自然语言处理技术的应用越来越广泛。

在自然语言处理中，汉语词语相似度计算是一个非常重要的技术。

汉语词语相似度计算可以用于文本相似度计算、信息检索等方面。

本文将介绍汉语词语相似度计算的常用方法及其优缺点，并对未来研究方向进行探讨。

一、基于词语相似度计算的方法1. 基于语义关联度的方法这种方法是根据单词的语义，计算两个词的相似度。

最常用的方法是基于词向量模型，如Word2Vec和GloVe。

Word2Vec是由Google开发的一种词汇嵌入模型，通过训练神经网络，实现将汉语中的词映射到一个高维空间中的低维空间中。

这个低维空间中有许多相似的词语靠的很近，而不相关的词语则距离较远。

GloVe也是一种词向量模型，可以通过计算共现矩阵，获取单词的向量表示。

2. 基于字形编码的方法这种方法是将汉字进行编码，然后计算两个词之间的相似度。

最常用的方法是基于编辑距离或汉明距离的方法。

编辑距离是指两个字符串从一个变为另一个所需的最少单字符编辑，包括插入、删除和替换。

汉明距离是指两个二进制序列在相同位置上不同的比特数。

这种方法优点是计算速度快，但缺点是不考虑语义关系。

3. 基于本体的方法这种方法是基于语义网络来计算两个词的相似度。

本体是一种广泛使用的语义标记方法，它描述了一组实体以及它们之间的关系。

通过将词汇与本体联系起来，可以获取词汇之间的语义关系。

本体可基于WordNet，共享本体或其他本体。

4. 基于语言模型的方法这种方法是基于词序列的概率模型计算两个单词之间的相似度。

最常用的是n-gram模型，其中n指模型中单词序列的长度。

n-gram模型可以通过计算两个单词序列的Jaccard相似度来计算单词相似度。

Jaccard相似度是通过计算词汇重叠度来度量两个集合的相似度。

二、各种方法的优劣分析1. 基于语义关联度的方法:优点：可以准确地计算语义相关性，并且对同义词、词形变化、多义词等有很好的处理能力，这是其他方法无法匹敌的。

语义相似度计算及其应用研究

语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。

我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。

随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。

在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。

我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。

其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。

语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。

根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。

因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。

句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。

信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。

在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。

语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。

通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。

概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。

在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。

例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。

一种基于语义的本体概念相似度的计算方法

图１Ｅｐｙｅｍｌｅ本体与Ｐｒｎｅ本体的映射ｏｅｏｎｌｓ
如图１示，ｍｐｏｅ和Ｐｒｏｎｌ同一个公司两个所Ｅｌｙｅｅｓｎｅ是
不同部门建立的雇员本体，因此存在一定差异，Ｗｅｈ属即ｉｔｇ性的度量单位不同，因而可以利用Ｕｎｔｎｅｓｎ的映射规ｉＣｖｒｉｏｏ则来建立这两个本体之间的映射关系。
ＷＵｉｕＷＡＮｏｇｂＺＨＵｅｇｚｏＫａ— ｉｇＨｎ－ｏＺｈｎ－ｈｕ
（ｏｌｇｆＣｍｐｔｒＣｌｅｏｏｅｕｅ，ＣｈｎｑｎｉｅｓｔＣｈｎｑｎ００４，ｉａｏｇｉｇＵｎｖｒｉｙ，ｏｇｉｇ４０４Ｃｈｎ）
似度的计算方法，主要从概念名称、念属性、概概念关系来计算概念相似度，过引入候选概念集和信息增益，高了通提
相似度的准确率，简化了相似度的计算过程。
关键词本体映射，念相似度，息增益概信
ＡｍｐｕａｉｎＭｅｈｏｏｎｅｔａｉｌｒｔｎＣｏｔｔｏｔｄｆＣｏｃｐｕｌＳｍｉａｉｙｉＯｎｔｌｇｓｄｎｅｎｉｅｏｏｙＢａｅｏＳｍａｔｃＷｂ
１引言
语义网采用多层次的表示框架，而本体位于从文档描述到知识推理转折的层次，因此本体的构建是实现语义网的关键环节。本体就是用来描述某个领域（领域本体）甚至更广范围（通用本体）内的概念以及概念之间的联系，使得这些概念和联系在共享的范围内有着明确唯一的定义，这样人和机器之间就可以进行交流＿。但是，１］由于在网络中可以获取的本体数量越来越多，并且本体的创建者不同，使用的建模方法不

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究作者：韩欣,秦帆来源：《电脑知识与技术》2011年第16期摘要：现在信息检索的应用已经越来越广泛，但要在具体领域中做到准确搜索，仍然是一件比较难的事情。

该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法，综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素，尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率，并最后通过实验，验证了该方法的可行性。

关键词：语义检索；概念语义树；语义相似度中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)16-3809-02Research on Method of Semantic Similarity Based on Concept Semantic TreeHAN Xin, QIN Fan(School of Electronics and Computer Science and Technology, North University of China, Taiyuan 030051, China)Abstract: At present, the application of information retrieval has been widely used, but it is still a difficult thing to be accurate in the specific field of searching. This paper provides a semantic similarity calculation method based on the concept semantic tree, considering the concept of the semantic relations, hierarchies, and inheritance and other factors, as much as possible to improve retrieval efficiency in specific areas of information, and at final, demonstrate the feasibility of the method by experiment.Key words: semantic retrieval; concept semantic tree; semantic similarity传统的信息检索都是基于关键词查询的，因此在检索时可能会出现一堆用户并不真正需要的信息，导致查询结果的准确率很低，查全率也不令人满意，会出现“表达差异”，“词汇孤岛”等问题。

基于概念树的语义相似度计算的研究

记录表里可以很清楚的看出概念之间的关系：如果Ｐｒｎａｅｔ
）
ＲｃｒｓＮｘ（／ｅｏｄ．ｅｔ）／；移动到下一条记录））
为ＮｕｌＩ的话，代表的是概念树的根节点；Ｐｒｎ属性可ａｅｔ
点
ＩｉｌｒｅＲｏ）／ｎｔＴｅ（ｏｔ／ｉａ；初始化概念树
／录列表不为空的话，把记录添加到概念树中，记
（
“ ｏｅ：１３” ．ｃｄ ” ” ２
Ｗｈｌｔｅｏｄ．ｍｐ（ｉ（ｃｒｓＥｔ）ｅＲｙ）（Ｔｐｅｏｄ＝ＲａＴｐｅｏｄ；获取当前ｏＲｃｒｅｄｏＲｃｒ０／／
一技＝．新二务一新＝术一一业＝
词典概念了进行概
似度分析
的 … 名以是双引
象或者数
利用它构
４６
的语义相似度计算的研究
建我们所需要的概念树，每个节点相对于ＪＯＮ的～个对Ｓ象，我们构造这样一个 ‘ 名称， ’对：以概念的属性名值作为 ‘ 名称 ’，其属性值作为 ‘ ’，例如：我们给概念值ｂｏ￣以简单的编码（ｏｅｏｋＮｃｄ），那么ｃｄ就相当于属性ｏｅ
Ｉｐｕ：ｎｔＳｏｕｃｒｅＤａａ．ｔ
２３概念树的构造算法：．
属性值为它的下位概念：计算机基础、系统结构、软件技术、网络计算等等，ｃｉ值是一个数组形式，其值嵌套了ｈｌｄ

基于概念图的汉语语义计算的研究与实现

ｇａｈＣｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉｔｎ．０１４（０：２－２．ｒｐ．ｏｕｅｎｉｅｒｎｐｌａｉｓ２１。７１）１０１３ｎｃｏ
，
ＡｂｔａｔＴｅｄｖｌｐｎｆＣｈｎｓｎｏｍａｉｎｐｏｅｓｇｒｑｉｓｓｒｎｔｅｉｇＣｈｎｓｅｎｉｅｒｅｅｒｈｕｇｎｙ，ｓｒｃ：ｈｅｅｏｍｅｔｏｉｅｅｉｆｒｔｒｃｓｉｅｕｒｔｅｇｈｎｎｉｅｅｓｍａｔｔｏｙｒｓａｃｒｅｔｏｎｅｃｈｌ
摘
要：中文信息处理的发展迫切需要加强汉语语义理论的研究，尤其是汉语语义表示形式和语义计算的研究。针对目前汉语
语义计算方法的计算结果并不准确的问题，出了一种基于概念图的汉语语义计算方法。该方法以“ 网” 提知为语义知识资源，以概念图为知识表示方法，自然语言文本转化为概念图，把通过概念图的匹配实现语义计算，以改善语义计算的效果。实验结果表明该方法对汉语语义计算是有效的。关键词：网；知概念图；语义计算；相似度；匹配ＤＩ１．７／ｉｎ１０．３１０１１．３文章编号：０２８３（０１１１００文献标识码：Ｏ：０３８．ｓ．２８３．１．０４７ｊｓ０２０１０．３１２１）００２．４Ａ中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
ＺＨＡＮＧＸｉｏｕｎ，ＷＡＮＧＸｉｅｇＳｕｙｎｉｌｍｅｔｔｏｏＣｈｎｓｓｍａｔｃｏｕａｏｂｓｄｎｏｃｐｕａａｌａｆｎ。ｔｄａｄｍｐｅｎａｎｆｉｉｅｅｅｎｃｍｐｔｔｎａｅｏｃｎｅｔｌｉｉ

文本相似度计算的几种方法对比

文本相似度计算的几种方法对比在信息时代，海量的文本数据不断涌现，如何高效地处理和分析这些文本数据成为了一项重要的任务。

文本相似度计算作为文本处理的基础技术之一，被广泛应用于自然语言处理、信息检索、推荐系统等领域。

本文将对几种常见的文本相似度计算方法进行对比，包括余弦相似度、编辑距离、词向量模型等。

一、余弦相似度余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法，它基于向量空间模型，通过计算两个文本向量的夹角来衡量它们之间的相似程度。

具体而言，余弦相似度计算公式如下：cosine_sim = dot(A, B) / (norm(A) * norm(B))其中，dot(A, B)表示向量A和向量B的点积，norm(A)表示向量A的范数。

余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个文本越相似，值越接近-1表示两个文本越不相似。

二、编辑距离编辑距离是一种基于字符串编辑操作的文本相似度计算方法，它衡量两个字符串之间的差异程度。

编辑距离越小，表示两个字符串越相似。

常见的编辑操作包括插入、删除和替换字符。

编辑距离的计算可以通过动态规划算法来实现，时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别为两个字符串的长度。

三、词向量模型词向量模型是一种基于词语语义信息的文本相似度计算方法，它将每个词语映射到一个高维向量空间中，使得具有相似语义的词语在向量空间中距离较近。

常见的词向量模型包括Word2Vec和GloVe等。

通过计算两个文本中词语向量的相似度，可以得到文本的相似度。

词向量模型的计算过程可以分为两个步骤：首先，利用大规模语料库训练得到词向量模型；然后，通过计算两个文本中词语向量的平均值或加权平均值来得到文本向量，进而计算文本相似度。

词向量模型在处理语义相似度任务上表现出色，但对于一些特定领域的文本，效果可能不如其他方法。

四、方法对比余弦相似度、编辑距离和词向量模型都是常见的文本相似度计算方法，它们各自具有不同的特点和适用范围。

基于互信息的概念语义相似度算法

基于互信息的概念语义相似度算法种晓阳;周子力;吴玲玲【摘要】With the development of information technology, the conceptual semantic similarity computation now becomes a hot research topic. A novel algorithm based on mutual information for calculating conceptual semantic similarity in WordNet is proposed. This algorithm, withIC(Information Content) model as the basis, the conditional probability of neighboring concept as the edge weighting information, and the mutual information as the semantic similarity, considers the depth and density of concept in the taxonomic tree of WordNet, even including the route factor. Experiments show that the similarity calculated by the proposed method has fairly good correlation with the similarity by artificial method, and the similarity is even more accurate.%随着信息技术的发展，概念语义相似度计算成为当前的一个研究热点。

本文提出一种基于互信息的概念语义相似度算法，以IC概念信息内容模型为基础，将相邻概念的条件概率作为边的权值，将概念间的互信息作为语义相似度，不仅考虑概念所处分类树的深度、密度，而且将路径因素考虑在内。

基于本体和相似图的概念语义相似度计算

领域本体和形式概念分析虽然两者不同，它们但
收稿日期：０１Ｏ — ３修回日期：０１０ —１２１一１１；２１— ４４
建立都是对概念进行建模，主要有三个方面：差异（）１两者建模的对象不同，前者为现实建模，后者
为人工世界建模；
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支持用户在给定数据的基础上进行领域分析和建模。ＦＡ作为一种对人工世界进行建模的工具无可Ｃ