【摘 要】
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对Worde Net中的概念语义相似度算法进行了研究,分析了Worde Net中影响语义相似度算法的相关因素,利用Worde Net中is-a关系构成的概念语义层次结构,提出了一种新的CP(Conditi
【基金项目】
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国家自然基金委员会机器模型若干问题研究及气象应用(No.61203301);山东省高校科技计划项目无线多跳多蜂窝网络中协作信号处理和资源调度方法研究(No.J15LN57);曲阜师范大学科研基金项目,多中继多用户虚拟MIMO系统中协作机制研究(No.xkj201306);曲阜师范大学博士科研启动项目(No.bsqd2012055)
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对Worde Net中的概念语义相似度算法进行了研究,分析了Worde Net中影响语义相似度算法的相关因素,利用Worde Net中is-a关系构成的概念语义层次结构,提出了一种新的CP(Conditional Probabilities)加权方法,将一个概念出现的情况下另一个概念出现的概率(条件概率)作为衡量权重大小的参数,并把上、下位关系间的权重区分开来,使权重分配更加合理,并在此基础上给出了概念语义相似度算法的改进模型。该模型以概念的信息内容参数为基础,不仅考虑了概念所处分类树的密度和深度,同时也将概念对间的路径考虑在内,使概念间语义相似度的准确性有了一定的提高。在与其它算法进行比较后,实验结果显示该算法模型不仅具有更高的精确度,而且改善了传统方法离散程度高的缺点。
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