基于《知网》义原空间的文本相似度计算

被引：29

作者：

肖志军 ^{[1
]}

冯广丽 ^{[2
]}

机构：

[1] 玉林师范学院计算机科学与工程学院

[2] 河南工程学院计算机学院

来源：

科学技术与工程 | 2013年 / 13卷 / 29期

关键词：

向量空间模型; 广义向量空间模型; 正交特征项; 《知网》; 文本语义相似度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

针对向量空间模型特征项正交的假设和缺乏语义的缺点,在广义向量空间模型的基础上,提出了一种基于《知网》义原的向量空间模型,利用义原的相似度实现文本相似度的计算。通过文本特征项的TF-IDF权重将文本表示为《知网》义原空间中的向量,并利用义原向量之间的夹角实现对文本相似度的计算。通过文本聚类实验对比了本文提出的方法与VSM和GVSM模型,实验结果表明本文提出的方法在语义相似度计算方面相比GVSM和VSM有所提高。

引用

页码：8651 / 8656

页数：6

共 11 条

[1]

ON MODELING OF INFORMATION-RETRIEVAL CONCEPTS IN VECTOR-SPACES [J].