CORC  > 厦门大学  > 信息技术-学位论文
题名基于同义词词林和知网的词语相似度优化算法; Words Similarity Optimization Algorithm Based on Cilin and HowNet
作者蔡辉虎
答辩日期2016-12-23 ; 2016-05-19
导师张东站
关键词词语相似度 同义词词林 知网 words similarity Cilin HowNet
英文摘要词语是自然语言处理的最小单位,词语相似度研究在自然语言处理的各个领域占有非常重要的地位,同时作为人工智能领域中一项重要应用,并被广泛应用于信息检索、词义消歧、机器翻译、语音自动摘要、分类和聚类等方面。特别是在云时代的来临,大数据越来越受人们关注,人们逐渐习惯于利用计算机进行数字化处理数据,因此词语相似度研究前景越来越广阔。 本文主要分析基于语义资源的词语相似度算法,就现有的语义资源中,只有同义词词林和知网比较规范,内容完备,结构合理,更容易用于科学研究。同义词词林是一种具有编码的层次结构树可以通过语义距离,信息量,或者利用层次深度,区域密度来计算两个词语的相似度。知网主要使用概念与义原的结构...; Word is the smallest unit of natural language processing,Word similarity research in various fields of natural language processing plays a very important role.At the same time as an important application in the field of artificial intelligence.And it is widely used in information retrieval, word sense disambiguation, machine translation, automatic speech summary, classification and clustering, etc...; 学位:工学硕士; 院系专业:信息科学与技术学院_计算机科学与技术; 学号:23020131153148
语种zh_CN
出处http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=55292
内容类型学位论文
源URL[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134876]  
专题信息技术-学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
蔡辉虎. 基于同义词词林和知网的词语相似度优化算法, Words Similarity Optimization Algorithm Based on Cilin and HowNet[D]. 2016, 2016.
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