基于知网的语义相似度计算

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一种改进的基于知网的句子相似度计算方法

字符串编辑距离，考虑了不同词性词汇对句子的影还响程度不同而赋以不同的权重。该方法从两个方面有效地提高了句子相似度计算的准确性。
主观题自动批改是在线考试系统中的关键技术。
由于主观题的答题特点呈现出复杂性，目前还没有一种考试系统能较好地完成自动批改。主观题的自动批
结合的方法等Ｊ。该方法仅从句子的表层结构信息
进行匹配而忽略了语句语义分析，在局限性，响了存影自动批改的准确度。因此文中提出了一种新的基于知
ＡｎＩｐｏｅｎｅｅＳｍｉａｉｙＣａｃｌｔｏＭｅｈｏｓｄｏｏｎｎｔｄＢａｅｎＨｗ－ｔ
ＬｎｋｉＸＵａｌａｇＩＹｉｇａ，Ｘｉｏｉｎ
（ｃｏｌｆｏｐｔｃｎｅａｇｈｕＤａｚＵｉｒｔ，Ｈｎｚｏ１０８ｈａＳｈｏｏｍｕｅＳｉｃ，ＨｎｚｏｉｉｎｅｉＣｒｅｎｖｓｙａｇｈｕ３０１，Ｃｉ）ｎ
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｏｅｃｍｅｔｅｅｔｆｉｆｒａｉｎｒｄｎｄｎｙｉｔｒｅｅｃｄｌｃｌｏｔｍｕｏｅ — ｓｒｃｎｏｄｒｔｖｒｏｈｅｄｆｃｓｏｎｏｍｔｅｕａｃｎｅｆｒｎｅａｏａｐｉｍｆｓｎｏｎｔｎｅｓｍｉａｔａｃｌｔｏａｅｎｌｘｃｌｉｍ，ｔｉｐｐｒｐｏｏｅｅｓｎｅｃｉｌｒｔａｃｌｔｏｔｏｅｃｉｌｒｙｃｕａｉｎｂｓｄｏｅｉａｔｉｌｅｈｓａｅｒｐｓｓａｎｗｅｔｎｅｓｍｉｉｃｌｕａｉｎｍｅｈｄａｙ

基于知网的词语语义相关度计算

摘要：现有的词语语义相关度算法大多单纯依赖于语义相似度算法，没有充分利用词语间的
语义关系，导致其存在局限。在充分挖掘词语间的隐含语义关系基础上，将语义关系应用于语义关联度的计算，最终将语义相似度以及语义关联度结合起来，提出了语义相关度算法。实验结果表明，使用该计算方法得出的语义相关度更加合理，符合人的直观感觉。关键词：知网；语义相关度；语义关系
（ｄｏｌｆｏｕｅ，ｈｎｑｇＵｉｒｔ，Ｑｌｇｉｇ４Ｏ４，ｈｎ）ＳｌｏｏｍｐｔｒｃｏｇｉｎｅｓｙＣｎｖｉ０ｑ０４Ｃｉｎｎ０ａ
ＡｂｔａｔＴｅｕｒｎｌｏｉｍｓｆｓｍａｔｒｌｖｎｙａｅａｍｏｔａｅｏｔｅｌｏｉｍｓｏｅｎｉｓｒｃ：ｈｃｒｅｔａｇｒｔｏｅｎｉｅｅａｃｒｌｓｂｓｄｎｈａｇｒｈｆｓｍａｔｈｃｔｃ
词语相关度反映了两个词语互相关联的程度，即词语之间的组合特点，可以用这两个词语在同它
一
网义原纵向与横向关系及实例信息来计算不同词性的词语之间的语义相关度。但是知网中只有部分义原具有解释义原，并且标注的实例信息十分有限，因此算法存在很大的局限性。Ｊ值得注意的是由于语义相关度包含了语义相似度的概念，以语义相似度算法对语义相关度算法所
ｓｌｉｉｌ．Ａｄｔｅｏ ’ ａｅｔｅｍｏｔｏｅｓｍａｔｅａｉｎｅｗｅｏｄ．ＳｔｒｓｈｎｉａｔｓｍｉｒｙｍｐｙｎｈｙｄｎｔｍｋｓｆｔｅｎｉｒｌｔｓｂｔｅｎｗｒｓｏＩｅｕｓｉｈｈｃｏｌｉｔｎｏｅｅａｇｒｈ．Ｔｉｐｐｒｍｉｅｅｉｌｄｓｍａｔｅａｉｎｅｗｅｏｄ，ａｐｉｓｔｅｅｉｔｉｆｔｓｌｏｉｍｓｈｓａｅｎｓｔｍａｏｈｔｈｍｐｉｅｎｃｒｌｔｓｂｔｅｎｗｒｓｐｌｓｅｉｏｅｈｒｌｔｎｅｃｍｐｔｔｎｏｅｎｉｓｏｉｔｉ，ａｄｐｐｓｓａｎｗａｇｒｈｏｍａｔｅｅａｃｎｅａｏｓｔｔｏｕａｉｆｍａｔａｓｃａｉｔｉｏｈｏｓｃｖｙｎｒｏｅｌｏｉｍｆｏｅｔｅｓｎｉｒｖｎｙｏｃｌｈａｉｆｉａｔａｄａｓｃｉｔｔｅｂｓｓｏｍｌｉｎｓｏｉｔｉ．Ｔｅｅｐｒｎａｓｌｈｗｔａｔｅｍｓｈｒｏｅｓｔｆｔｒｄｓｉｒｙａｖｙｈｘｅｉｔｒｕｔｓｏｔｈｕｓａｅｍｒａｓｃｏｙａｍｅｌｅｓｈｉａｎ

基于《知网》的词语语义相似度改进及应用

方法。中词语间相似度的计算，要是基于按照词语问结构层点的最短路径的长度一言学研究认为．个义原的语义距离越文主语两次关系组织的语义词典的方法．根据在这类语言学资源中词语大，相似度越低：之，其反两个词语的语义距离越小，其相似度越
描述词语的最基本单位．另一方面．义原之间又存在复杂的关系。《网》，在知中一共描述了义原之间的８关系：下位关系、种上同义关系、义关系、义关系、性一主关系、件一体关反对属宿部整系、料一品关系、材成事件一色关系。以看出，原之问组成的角可义是一个复杂的网状结构。而不是一个单纯的树状结构。不过，义
１词语语义相似度的计算、设Ｌ为义原Ｐ在词语树中的深度，距离初始阈值，ｌＹ为ｘ为与传统的语义词典不同，知网》采用了ｌ０《５０多个义原，通满足不等式ｉａ（）ｙｎｘＬ＜／立的一个正实数，ｐ与其父结点ｘ成则ｉ过一种知识描述语言来对每个词语进行描述义原一方面作为的距离定义为：
目前，于语义相似度的计算主要分为两种：）语信息量对１词
从语距离法．计算两词语的语义距离．后转化为语义相似度。转换为相似度值，而计算词语词语的相似度。先然本文在研究了大量文献后．提出了综合利用现代汉语语义分类１２１义原距离．．词典的类层次关系中的多种影响因素来计算词语问的相似度的两个义原之间的语义距离．是指在义原树中连接这两个节

基于《知网》的词汇语义相似度计算

基于《知网》的词汇语义相似度计算
《知网》是一个中文语料库，可以用来进行文本语义相似度计算。

常
见的基于《知网》的词汇语义相似度计算方法有：
1.基于《知网》的同义词词林:《知网》中的同义词词林收录了大量
的同义词、近义词和相关词，可以通过比较两个词在同义词词林中的位置，来衡量它们的语义相似度。

比如，可以通过比较两个词在同一类和同一级
别下的位置，来判断它们的相似度。

2.基于《知网》的词语标注：《知网》中的词语标注包括词义分类和
关系标注等信息，可以通过比较两个词的词义分类和关系标注信息，来衡
量它们的语义相似度。

3.基于《知网》的词语关联度计算：可以通过计算两个词在《知网》
中的关联度来判断它们的语义相似度。

常用的方法有基于路径的关联度计
算和基于信息内容的关联度计算。

这些方法都是基于《知网》的语料库信息进行计算的，可以根据具体
需求选择适合的方法进行词汇语义相似度计算。

一种基于《知网》的文本语义相似度的计算方法

究，取得了不少成果，但是文本聚类也面临着各方
造成了文本向量的表示空间难以有效地降维。２）由于不同的文本可能采用不同的词汇来表示相同
概念， “ 一对一” 的匹配方法在处理时就显得无能为力了¨ ６］。特别是同义词和近义词不能识别，造成了聚类的误差。例如：文本１：土豆盛产于中国。文
总第２９２期２０１４年第２期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆．ＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．４２Ｎｏ．２
１８７
一ห้องสมุดไป่ตู้
种基于知网的文本语义相似度的计算方法
孙滨刘林
４５１１００）（郑州华信学院信息工程系郑州
摘
要
论文提出一个基于语义的文本问的相似度算法，以文本的特征词相似度为基础，来计算文本间的相似度，利用
聚类算法对文本簇进行聚类。实验结果证明基于知网的文本语义相似度方法在对文本相似度计算以及文本聚类方面，能有效提高聚类的效果。关键词文本聚类；义原相似度；语义相似度
ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｌｃｕｌａｔｅｓｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｔｅｘｔｓａｃ — ｃｏｒｄｉｎｇｔＯｆｅａｔｕｒｅｗｏｒｄｓｏｆｔｈｅｔｅｘｔａｎｄｍａｋｅｓｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｓｂｙｅｍｐｌｏｙｉｎｇｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｔｅｘｔｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂａｓｅｄｏｎＣＮＫＩｉＳｖｅｒｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎｔｅｘｔｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅ — ｒｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｐｒｉｍｉｔｉｖｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ３９】

使用网络搜索引擎计算汉语词汇的语义相似度

使用网络搜索引擎计算汉语词汇的语义相似度高国强;黄吕威;陈丰钰【摘要】Similarity computation of Chinese words is a key problem in Chinese information processing. It measures semantic similarity between Chinese words using the information returned by web search engines. First,implement a model named WebPMI which computes similarity using page counts,and then,describe another model named CODC which analyzes semantic similarity using text snippets. Final-ly,present the algorithm based on the two models. Experimental results show that this algorithm outperforms all the existing web-based semantic similarity measures for Chinese,and is close to the traditional semantic similarity measures using lexicon.%汉字词语的语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。

文中利用网络搜索引擎提供的信息来计算汉语词对的语义相似性。

首先通过程序访问搜索引擎，获取汉字词汇的搜索结果数，并依此实现了相似度计算模型WebPMI；然后描述了根据查询返回的文本片段进行语义相关性分析的模型CODC；最后，结合这个两个模型，给出了文中算法的伪代码。

基于《知网》义原空间文本相似度计算研究与实现

基于《知网》义原空间的文本相似度计算研究与实现重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：张*指导老师：罗军副教授专业：计算机系统结构学科门类：工学重庆大学计算机学院二〇一三年四月Research and Implementation of Text Similarity Computing Based on HowNetSememe SpaceA Thesis Submitted to Chongqing Universityin Partial Fulfillment of the Requirement for theMaster‟s Degree of EngineeringByZhang KeSupervised by Associate Prof. Luo JunSpecialty: Computer System ArchitectureCollege of Computer Science ofChongqing University, Chongqing, ChinaApril 2013重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要文本相似度计算是知识产权保护、文本分类、机器翻译、自然语言处理、复制检测、自动问答和信息检索等领域的核心技术。

现有的文本相似度计算方法大致可以归纳为两类，第一类是基于文本特征统计的方法，第二类则是基于文本语义理解的方法。

基于文本特征统计的方法在长文本等大粒度实体的相似度计算方面取得了较好的效果，其中最具代表性的就是向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和广义向量空间模型（General Vector Space Model,简称GVSM）。

G V S M在VSM的基础上利用文本特征项的共现信息，对VSM模型中特征项正交的假设进行了改进。

基于语义理解的方法，通常以某种知识库作为依据实现词语之间或者句子之间相似度的计算。

基于统计的方法简单高效，但是缺乏语义，无法处理自然语言中“一词多义”和“一义多词”的情况。

改进的基于《知网》的词汇语义相似度计算

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐｒｅｓｅｎｔＨｏｗＮｅｔ — ｂａｓｅｄｖｏｃａｂｕｌａｒｙｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｉｒｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆａｉｌｓｔｏｇｉｖｅｄｕｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅｌｉｎｅａｒｆｅａｔｕｒｅｏｆｃｏｎｃｅｐｔｕｌａｄｅｓｃｉｒｐｔｉｏｎｉｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄａｔａｂａｓｅｍａｒｋ — ｕｐｌａｎｇｕａｇｅ．Ｔｏｒｅｓｏｌｖｅｔｈｉｓｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｖｏｃａｂｕｌａｒｙｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｉｒｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｆｕｌｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅ
摘
要：针对当前基于《知网》的词；ｒ－语义相似度计算方法没有充分考虑知识库描述语言对概念描述的线性特征
的情况，提出一种改进的词ｊｒ－语义相似度计算方法。首先，充分考虑概念描述式中各义原之间的线性关系，提出一种位置相关的权重分配策略；然后，将所提出的策略结合二部图最大权匹配进行概念相似度计算。实验结果表明，采用改进方法得到的聚类结果Ｆ值较对比方法平均提高了５％，从而验证了改进方法的合理性和有效性。

基于《知网》的语义相似度计算软件使用手册【模板】

基于《知网》的语义相似度计算软件使用手册1 功能简介本软件是根据[刘群2002]一文中的原理编写的词汇语义相似度计算程序。

主要实现了以下功能：1.1基于交互输入的义原查询、义原距离计算、义原相似度计算1.2基于交互输入的词语义项查询、义项相似度计算、词语相似度计算；1.3基于文件输入的词语义项查询、词语相似度计算；1.4相似度计算中的参数调整。

2 安装说明本软件包一共有四个文件：《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》软件使用手册.doc：本使用手册《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》论文.pdf：本软件所依据的论文，采用pdf格式，用Acrobat Reader阅读时需要安装简体中文支持包。

自然语言处理开放资源许可证.doc：本软件包的授权许可证WordSimilarity.zip：程序文件软件安装时，将文件WordSimilarity.zip文件解压缩一个目录下即可，解压缩后有以下几个文件：WordSimilarity.exe：可执行程序；Glossary.dat：《知网》数据文件Semdict.dat：《知网》数据文件Whole.dat：《知网》数据文件必须确保《知网》数据文件在程序执行时的当前目录下。

3 界面说明软件使用简单的对话框界面，如下所示：4 功能说明4.1义原操作4.1.1 义原查询1.首先在“输入1”框中输入义原名称；2.点击“察看义原1”按钮；3.在“义项1”框中将依次显示出该义原及其所有上位义原的编号、中文、英文；类似的方法可以查询“输入2”框中的义原；4.1.2 义原距离计算1.首先在“输入1”和“输入2”框中输入两个义原；2.点击“计算义原距离”按钮；3.在“输出”框中显示两个义原的距离；4.1.3 义原相似度计算1.首先在“输入1”和“输入2”框中输入两个义原；2.点击“计算义原相似度”按钮；3.在“输出”框中显示两个义原的相似度；4.2基于交互输入的词语操作4.2.1 词语义项查询1.首先在“输入1”框中输入要查询的词语；2.点击“察看义项1”按钮；3.在“义项1”框中将依次显示出该词语的所有义项；类似的方法可以查询“输入2”框中的词语义项；4.2.2 义项相似度计算1.首先分别在“输入1”和“输入2”框中输入要计算相似度的两个词语；2.点击“察看义项1”按钮和“察看义项2”按钮；3.在“义项1”框和“义项2”框中将分别显示出这两个词语的所有义项；4.分别在“义项1”框和“义项2”框中点击需要计算相似度的两个词语义项；5.点击“计算义项相似度”按钮；6.在“输出”框中将显示选中的两个义项的相似度；4.2.3 词语相似度计算1.首先分别在“输入1”和“输入2”框中输入要计算相似度的两个词语；2.点击“计算词语相似度”按钮；3.在“输出”框中将显示两个词语的相似度；说明：词语相似度定义为两个词语的所有义项相似度中的最大值。

一种基于知网的语义相关度计算方法

文本特征，验结果表明，该方法更趋于合理，大部分结果更符合人们的日常体验，有效提高了计算结果的实绝
精确度和准确性．
关键词：网；原；语义相似度；知语义相关度
中图分类号：Ｐ０Ｔ３１
收稿日期：００— ３—１２１０５
文献标识码：Ａ
事件类义原结构．
ｅｔｙ实体ｎｉｌｔ
一
定程度的应用；群等人提出的方法可以解决刘
同一特征文件中义 பைடு நூலகம் 间的语义相似度问题，但不能
解决不同特征文件义原间的语义相关性问题．李索建将知网和同义词词林结合起来计算不同特征
文件中词语的相似度，一定程度上解决了不同特在征文件间词语的语义相关性，是知网和同义词词但林词语的组织方式完全不同，以计算结果不是很所理想；许云、广正等提出了各自的语义相关王度计算方法．本文根据知网 …各个特征文件中下位义原享上位义原拥有的属性，即下位义原对其上位
张振幸，李金厚
（安徽工业大学计算机学院，安徽马鞍山２３０）４０２
摘
要：本文以知网理论相似度计算为基础，提出了一种计算词语相关度方法；该方法将知网中不同特征文件
间的义原通过其解释义原与其它特征文件中的义原建立联系，进而计算它们之间的相关度，用该方法提取并

基于《知网》的词汇语义相似度计算

"义原"是用于描述一个"概念"的最小意义单位。
与一般的语义词典（如《同义词词林》，或Wordnet）不同，《知网》并不是简单的将所有的"概念"归结到一个树状的概念层次体系中，而是试图用一系列的"义原"来对每一个"概念"进行描述。
《知网》一共采用了1500义原，这些义原分为以下几个大类：
除了基于实例的机器翻译之外，词语相似度计算在信息检索、信息抽取、词义排歧等领域都有着广泛的应用。
2 词语相似度及其计算的方法
2.1 什么是词语相似度
什么是词语相似度？
我们认为，词语相似度是一个主观性相当强的概念。脱离具体的应用去谈论词语相似度，很难得到一个统一的定义。因为词语之间的关系非常复杂，其相似或差异之处很难用一个简单的数值来进行度量。从某一角度看非常相似的词语，从另一个角度看，很可能差异非常大。
我们的工作主要包括：
1．研究《知网》中知识描述语言的语法，了解其描述一个词义所用的多个义原之间的关系，区分其在词语相似度计算中所起的作用；
2．提出利用《知网》进行词语相似度计算的算法；
3．通过实验验证该算法的有效性，并与其他算法进行比较。
关键词：《知网》词汇语义相似度计算自然语言处理
1．每一个词的语义描述由多个义原组成，例如"暗箱"一词的语义描述为：part|部件,%tool|用具,body|身,"写信"一词的语义描述为：#TakePicture|拍摄write|写,ContentProduct=letter|信件；
2．词语的语义描述中各个义原并不是平等的，它们之间有着复杂的关系，通过一种专门的知识描述语言来表示。

基于《知网》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=017114w_c=打g_c=ve_c= ~乒乓球，~篮球w_e=playg_e=ve_e=def=exercise|锻炼，sport|体育其中，no表示概念的编号，w_c表示汉语词语，g_c表示汉语词语的词性，e_c表示汉语词语例子，w_e表示英语词语，g_e则表示英语词语词性，e_e表示英语词语例子，def表示概念的定义，通过一个语义表达式来描述。

基于语义相似度计算的词汇语义自动分类系统

基于语义相似度计算的词汇语义自动分类系统
李杰;曹谢东;余飞
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2008(25)8
【摘要】词汇语义分类在文本聚类、信息检索、机器翻译等多个研究领域中拥有重要的理论及实践意义.介绍的知网语义相似度计算的词汇语义自动分类系统通过设计双向索引结构.高效的组织和挖掘了知网已有数据资源,并利用成熟的知网词语相似度计算方法,为词汇语义自动分类提供了不同于统计方法的新思路.目前系统的研究已取得实质性成果.在知网义原1564个分类的基础上,对知网提供的6万余条汉语常用词进行初步语义分类,进而开发了二次分类模块,针对初步分类结果进一步细化为适合实际需要的子类.实验结果证明该系统在分类性能上明显优于基于统计方法的分类系统,所作分类更加细腻、平滑.
【总页数】6页(P295-299,307)
【作者】李杰;曹谢东;余飞
【作者单位】西南石油大学计算机科学学院,四川,成都,610500;西南石油大学计算机科学学院,四川,成都,610500;西南石油大学计算机科学学院,四川,成都,610500【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于知网的词汇语义自动分类系统 [J], 卢鹏;孙明勇;陆汝占
2.基于交通领域知识网络的词汇语义相似度计算 [J], 黄浩;陈怀新
3.基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算 [J], 吴克介;王家伟
4.基于词汇语义信息的文本相似度计算 [J], 谷重阳;徐浩煜;周晗;张俊杰
5.基于Word2Vec的高效词汇语义相似度计算系统的设计实现 [J], 孙洪迪
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于知识图的汉语词汇语义相似度计算

基于知识图的汉语词汇语义相似度计算张瑞霞;朱贵良;杨国增【摘要】提出了一种基于知识图的汉语词汇相似度计算方法,该方法以<知网>2005版为语义知识资源,以知识图为知识表示方法,在构造词图的基础上,以知网中的语义关系为依据对词汇概念中的义原进行分类,通过计算不同类型义原的相似度得到概念的相似度;为了对词汇相似度计算方法进行客观评价,设计了词汇相似度计算方法的量化评价模型;采用该模型对所提出的计算方法进行评价,试验结果证明此方法的有效度为89.1%.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2009(023)003【总页数】5页(P116-120)【关键词】计算机应用;中文信息处理;知识图;知网;语义相似度【作者】张瑞霞;朱贵良;杨国增【作者单位】华北水利水电学院,信息工程学院,河南,郑州,450011;华北水利水电学院,信息工程学院,河南,郑州,450011;郑州师范高等专科学校,数学系,河南,郑州,450044【正文语种】中文【中图分类】TP391在自然语言信息处理领域中，词汇相似度的计算广泛应用于基于实例的机器翻译、信息检索、信息抽取和词义消歧等领域，并取得了丰富成果。

文献［1］提出了利用《知网》进行词汇相似度计算的方法；文献［2］以《同义词词林》的词汇分类体系为基础提出了基于相关熵的汉语词汇相似度的计算方法；文献［3］提出了利用语义格实现的一种改进Jaccard系数方法来计算词汇相似度；文献［4］通过引入事物信息量的思想来计算词语相似度。

文献［2－3］采用统计的方法，文献［1，4］根据世界知识（《知网》2000）进行计算，两类方法各有异同［1］。

根据世界知识计算词汇相似度，为使其计算精确，在计算过程中必须能够最大限度的合理的应用世界知识。

另外，目前对词汇相似度计算方法尚未出现定量评价，这样不利于方法的比较、改进以及应用。

鉴于上述原因，以知识图为知识表示方法，以《知网》2005版为语义知识资源，提出了一种基于知识图的汉语词汇相似度计算方法。

基于HowNet的信息量计算语义相似度算法

２０１３年第２２卷第１期
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ — Ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
计算机系统应用
基于Ｈｏｗ孙英阁２，刘靖
（海军指挥学院信息战研究系，南京２１１８０ｏ）（中国人民解放军海军９２６６５部队，常德４１５３００）（海军指挥自动化站，北京１００８４１）
摘
要：语义相似度计算的应用范围广泛，从心理学、语言学、认知科学到人工智能都有其应用．提出了仅依赖
于知网（ＨｏｗＮｅｔ）的信息量计算来估计两个词汇间的语义相似度．经实验证明，相比于传统的基于词Ｉ￣（ＷｏｒｄＮｅｔ）
和大型语料库的计算信息量来估计语义相似度的算法，本文的算法更容易计算，并更接近于人工的语义相似度
ｔｏＡｒｔｉｉｆｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｍｅａｎｓｔｏｔｈｅｍｅｒｅｌｙｕｓｅｏｆＨｏｗＮｅｔｔｏｅｖａｌｕａｔｅｎｆＩｏｒｍａｔｉｏｎＣｏｎｔｅｎｔａｓｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃ
ｓｉｍｉｌａｒｉｙｔｏｆｔｗｏｔｅｒｍｓｏｒｗｏｒｄｅｎｓｓｅｓ． Ⅵ ｉ１ｅｈｅｔｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｗａｙｓｏｆｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅＩＣｏｆｗｏｒｄｓｅｎｓｅｓｍｕｓｔｄｅｐｅｎｄｏｎ

中国知网查重的原理

中国知网查重的原理
中国知网是一个文献检索和下载平台，提供了全文检索、查重以及其他多种功能。

其查重的原理是从语义层面进行比对，判断文本之间的相似度。

具体来说，中国知网的查重机制首先会对待检测的文本进行分词，将文本分解成一个个独立的词语，并根据不同的语言特征进行处理。

然后，系统会构建每个词语的语义向量，并将其与数据库中已有的文本进行对比。

在对比过程中，系统会分别计算待检测文本与已有文本之间的相似度得分。

相似度得分主要根据词语的共现频次、词语的语义相似性以及文本的结构特征等因素进行计算。

如果待检测文本与某篇已有文本之间存在较高的相似度得分，则会被判断为存在抄袭嫌疑。

需要注意的是，中国知网的查重机制并不会直接比对标题文本，而是以文本内容为基础进行比对。

这样做的目的是为了避免仅通过标题来判断重复，因为很多情况下，标题相同的文本并不代表整篇文本内容相同。

总的来说，中国知网的查重原理是基于语义相似度的比对，通过对待检测文本进行分析，在语义层面上判断其与已有文本的相似程度，从而识别重复、抄袭等问题。

基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法

ｓｍｉｒｔａｅｎＨｏｉｌｉｂｓｄｏｗＮｅｎｎｗｌｄｅｇａｈｉｐｅｅｔｄ，ｔｅｔａｉｏａｋｏｅｇｒｐａｅｂｅｍｐｏｅａｙｔａｄｋｏｅｇｒｐｓｒｓｎｅｈｒｄｔｎｌｎｗｌｄｅｇａｈｈｖｅｎｉｒｖｄ，ｅ — ｉｘ
ＣｌｓｍｂｒＴＰ３】ａｓＮｕｅ９
１引言
词语是汉语语素组成和自然语言中能够独立运用的最小单位，汉语最基本的语法和语义单是位，以将词语看作汉语语言文字中的概念。词语可语义相似度计算已广泛应用在数据挖掘、息抽信取、自动问答系统、文本分类等诸多领域，为当今成
应词语的语义相似度。实验结果表明该算法对词语间语义相似度计算是有效的。关键词知网；知识图；汉语词语；义相似度；图语词
Ｔ３１Ｐ９中图分类号
ＡＣｈｉｅｅＷｏｄＳｅａｔｃＳｉｉａｉｙＡｌｏｉｈｎｓｒｍｎｉｍｌｒｔｇｒｔｍ
７１１）２０６
ＡｂｔａｔＳｍａｔｃｓｉｒｔｎｆｔｅｂｓｃｒｌｔｎｅｗｅｎＣｈｎｓｒｓｎｔｉｐｐｒｈｒｓｓｍａｔｓｒｃｅｎｉｉｌｉｙｉｏｅｏｈａｉｅａｉｓｂｔｅｉｅｅｗｏｄ．Ｉｈｓａｅ，ｔｅｗｏｄｅｎｉｍａＳｏｃ

基于知网句子相似度计算的主观题阅卷技术研究

ａｃｒｃｆｕｊｃｉｅｓｏｉｇｐｏｌｇｅｔｒｖｄｃｕａｙｏｂｅｔｒｒｂｅｒａｙｉｏｅ．ｓｖｃｎｍｌｍｐ
ＫｅｒｓＨｏＮｅ；ｅｔｃｉｌｉ；ｕｊｃｉｅｅａｎｔｎｍｕｔｓａｅｉｔｇａｉｎｙｗｏｄ：ｗｔｓｎｅｅｍｉｒｔｓｂｅｔｘｍｉａｉ；ｌ－ｔｔｅｒｔｎｓａｙｖｏｉｎｏ
ＡｂｓｒｔａｃｔＷｅｒｐｏｓａ：ｐｏｅｍｕｌｉｓａｅｎｔｇｒｔｏｏｆｓｎｅｅｉｉａｉｙｔ— ｔｔｉｅａｉｎｅｔｎｃｓｍｌｒｔｃａｃｕｌｔｏｍｅｈｌａｉｎｔｏｄ，ｔｂｅｔｈｅｓｖａｕｏｆｌｅ
ｓｍｉｒｙｂｔｅｈｔｎａｄａｓｒａｄｓｕｅｔ ’ａｓｒａｅｇｔｎｂｈｓｍｅｈｄｉｌｉｅｗｅｎｔｅｓａｄｒｎｗｅｎｔｄｎｓｎｗｅｓｃｎｂｅｔｙｔｉｔｏ，ｗｈｃａｅｈａｔｅｉｈｍｋｓｔｅ
基于知网句子相似度计算的主观题阅卷技术研究
高雪霞，尚游
（乡学院计算机与信息工程学院，河南新乡４３０新５０３）
摘要：提出了一种基于多态融合的句子相似度计算方法，用该方法能得到学生答案与标准答案之间的最
是在分析和理解大规模真实文本语义基础上实现的【。目前，国内外在机器翻译、信息检索、自动文摘等４】技术方面的研究较多【ｌ５，但在有关主观题评分技术方面的研究还不多，而真正使用的系统更少。因为评分一需要非常高的准确率，目前的技术仍然存在一些缺陷。若对语言范围作一些限定，可提高一定的准确率【。７】本文提出了一种基于知网的多态融合句子相似度计算方法，对不同状态使用不同的权值，得到学生答案和标准答案之间的最佳相似度值，进而得到学生答卷的得分，大大提高了主观题阅卷的准确率。

HowNet

汉语词语W1和W2，如果W1有n个义项(概念)：S11、
SSS21im2m、，(…我A…,们BS规)1n=定，l，WolgoW2g有p1(p和md(eWc个soc2义m的rim项p相ot(i似n概o(n度念A( A,为)B：,各B))S)个2)1、概S念22的、相…似…
度绝对值的之最大值，W1和W2相式度计算如公式2：
关键词知网；词语相似度；义原相似度；字典结构；句子相似度
1 引言
相似度的计算是中文信息处理中最为基础和重度，并在词语定义词典的存储方式做了改进，利用汉
要的工作，它直接决定着某些领域的研究和发展。如字的编码来组织词典。实验表明：一些区别词的相似
机器翻译、信息检索、自动文摘、自动问答系统等领度更加合理，且提高了词语的查找速度。本文在计算
本文第2节对相似度进行简单介绍；第3节介绍基于HowNet的词语相似度的计算；第4节对字典的设计的改进进行讨论；第5节介绍句子相似度的计算；第6 节实验结果与分析；第7节对全文进行总结与展望。
2 相似度简介
同义词词林、知网、WordNet等)；另一类是基于统计的相似度计算方法(如TF-IDF等)。目前国内，以《知

32 depth(p1) − depth(p2 )
p1, p2 depth (p1) dist(p1,p2 )
Sim( p1, p2 ) = ±
α
，
基于HowNet句子相似度的计算
的词相似度仍然很大。文献[4] 在文献[2]论文的基础上，进一步考虑了义原的深度信息，并利用《知网》义原间的反义、对义关系和义原的定信息来计算词语相似度。本文借鉴文献[2]、[4]的词语相似度计算方法，在计算词语的相似度时考虑单义元的否定(义元相似度取反)、加大符号义元”^”和”~ ” 的权植、对第一义原有符号”^”的词语相似度的值取反。把词语相似度的取值范围规定为[-1，+1]之间。若词语的定义一样，则语义相似度为1；若两个词语的定义相反，那么其相似度为-1。

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基于《知网》的语义相似度计算
软件使用手册
1 功能简介
本软件是根据[刘群2002]一文中的原理编写的词汇语义相似度计算程序。

主要实现了以下功能：
1.1基于交互输入的义原查询、义原距离计算、义原相似度计算
1.2基于交互输入的词语义项查询、义项相似度计算、词语相似度计算；
1.3基于文件输入的词语义项查询、词语相似度计算；
1.4相似度计算中的参数调整。

2 安装说明
本软件包一共有四个文件：
《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》软件使用手册.doc：本使用手册
《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》论文.pdf：本软件所依据的论文，采用pdf
格式，用Acrobat Reader阅读时需要安装简体中文支持包。

自然语言处理开放资源许可证.doc：本软件包的授权许可证
WordSimilarity.zip：程序文件
软件安装时，将文件WordSimilarity.zip文件解压缩一个目录下即可，解压缩后有以下几个文件：
WordSimilarity.exe：可执行程序；
Glossary.dat：《知网》数据文件
Semdict.dat：《知网》数据文件
Whole.dat：《知网》数据文件
必须确保《知网》数据文件在程序执行时的当前目录下。

3 界面说明
软件使用简单的对话框界面，如下所示：
4 功能说明
4.1义原操作
4.1.1 义原查询
1.首先在“输入1”框中输入义原名称；
2.点击“察看义原1”按钮；
3.在“义项1”框中将依次显示出该义原及其所有上位义原的编号、中文、英文；类似的方法可以查询“输入2”框中的义原；
4.1.2 义原距离计算
1.首先在“输入1”和“输入2”框中输入两个义原；
2.点击“计算义原距离”按钮；
3.在“输出”框中显示两个义原的距离；
4.1.3 义原相似度计算
1.首先在“输入1”和“输入2”框中输入两个义原；
2.点击“计算义原相似度”按钮；
3.在“输出”框中显示两个义原的相似度；
4.2基于交互输入的词语操作
4.2.1 词语义项查询
1.首先在“输入1”框中输入要查询的词语；
2.点击“察看义项1”按钮；
3.在“义项1”框中将依次显示出该词语的所有义项；
类似的方法可以查询“输入2”框中的词语义项；
4.2.2 义项相似度计算
1.首先分别在“输入1”和“输入2”框中输入要计算相似度的两个词语；
2.点击“察看义项1”按钮和“察看义项2”按钮；
3.在“义项1”框和“义项2”框中将分别显示出这两个词语的所有义项；
4.分别在“义项1”框和“义项2”框中点击需要计算相似度的两个词语义项；
5.点击“计算义项相似度”按钮；
6.在“输出”框中将显示选中的两个义项的相似度；
4.2.3 词语相似度计算
1.首先分别在“输入1”和“输入2”框中输入要计算相似度的两个词语；
2.点击“计算词语相似度”按钮；
3.在“输出”框中将显示两个词语的相似度；
说明：词语相似度定义为两个词语的所有义项相似度中的最大值。

参数的含义见参考文献[刘群2002]。

每次修改后参数不保存，下次允许程序需重新修改参数。

5 版权说明
本软件由中国科学院计算技术研究所刘群编制，全部版权（不含《知网》版权）属于中国科学院计算技术研究所所有。

使用者可以自由的拷贝、发布或者修改本资源，但是必须完全遵守“自然语言处理开放资源许可证”（许可证版本编号1.0）中所列各项条款之规定。

资源提供者不承诺提供任何技术支持，也不会对使用者由于使用本资源而造成的任何后果（不论是直接的还是间接的）承担责任。

详细信息请参阅“自然语言处理开放资源许可证”中的具体条款。

一份“自然语言处理开放资源许可证”的文本拷贝会随同本资源一起发布。

如果没有，请访问“中文自然语言处理开放平台()”以获得一份完整的许可证文本感兴趣者请与刘群联系，邮件地址是：liuqun@，
也可访问中国科学院计算技术研究所自然语言处理课题组网站：或者访问中文自然语言处理开放平台：。

本软件使用了《知网》2000版。

《知网》的全部版权由董振东、董强先生所有，感兴趣者请访问《知网》主页：。

6 参考文献
[刘群2002] 刘群，李素建，基于《知网》的词汇语义相似度计算，第三届汉语词汇语义学研讨会，台北，2002年5月
[知网] 。