本文關(guān)鍵詞：基于低維語義向量模型的語義相似度度量

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【摘要】：語義相似性度量能夠提高信息檢索的準確性和效率,已成為文本處理中的一個核心任務(wù).為解決一詞多義等詞匯歧義問題,提出一種基于低維向量組合的語義向量模型.該模型引入了知識庫與語料庫的多語義特征的融合,主要的語義融合對象包括連續(xù)的分布式詞向量和從WordNet結(jié)構(gòu)中的語義特征信息.首先利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型,預(yù)先從文本語料中學(xué)習(xí)得到連續(xù)的低維詞向量;然后從知識庫WordNet中抽取多種語義信息和關(guān)系信息;再將多語義信息融入詞向量進行知識擴展和強化,生成語義向量,從而實現(xiàn)基于向量空間的語義相似性度量方法.在基準測試集上的實驗結(jié)果表明,該方法優(yōu)于基于單一信息源(知識庫WordNet或文本語料)的語義相似性度量方法,其皮爾森相關(guān)系數(shù)比基于原始詞嵌套向量的方法提高了7.5%,說明在向量特征層面上的多語義信息的融合有助于度量詞匯間的語義相似性.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語義向量 特征融合 分布式詞嵌套 語義相似度
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272353) 國土資源部地質(zhì)信息技術(shù)重點實驗室開放基金(201606)資助
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： CAI Yuanyuan,LU Wei(School of Software Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing100044,China)sense vectors.The experimental results on benchmark indicate that this measure outperforms state-of-the-art measures based on either WordNet or corpora.Com

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