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一种基于WordNet的短文本语义相似性算法
标题：基于WordNet的短文本语义相似性算法研究
摘要：
短文本语义相似性计算是自然语言处理中的一个重要任务。本文提出了一种基于WordNet的短文本语义相似性计算算法。该算法利用WordNet构建了一个词义上下位关系图，并通过计算词义路径相似性和词义相似度来评估短文本之间的语义相似性。实验结果表明，该算法在短文本语义相似性计算中具有较高的准确度和性能。
1.引言
短文本语义相似性计算广泛应用于自然语言处理领域，如文本分类、句子相似度计算等。在进行短文本语义相似性计算时，需要解决词义消歧、词义相似度计算等问题。本文提出了一种基于WordNet的短文本语义相似性算法，该算法通过利用WordNet构建词义上下位关系图，来评估短文本之间的语义相似性。
2.相关工作
目前，已有许多研究关注短文本语义相似性计算。其中一种常用的方法是基于词袋模型和余弦相似度计算短文本之间的相似性。然而，该方法忽略了词之间的语义关系。另一种方法是基于WordNet构建词义关系图，并通过计算最短路径和词义相似度来评估短文本之间的相似性。本文从最短路径和词义相似度两个角度出发，提出了改进的算法。
3.算法设计
本文算法的核心思想是利用WordNet构建词义上下位关系图，并通过计算词义路径相似性和词义相似度来评估短文本之间的语义相似性。具体步骤如下：
（1）数据预处理：去除停用词、标点符号，并进行词干提取等预处理操作，获取短文本的关键词。
（2）构建词义上下位关系图：利用WordNet，将关键词映射到相应的WordNet概念。根据WordNet中的关系信息，构建词义上下位关系图。
（3）计算词义路径相似性：对于两个短文本，首先找到它们对应关键词的词义上下位关系图中的节点。然后，通过计算两个节点之间的最短路径，来评估词义路径的相似性。较短的路径表示两个关键词之间的语义距离较近，即语义相似性较高。
（4）计算词义相似度：对于两个节点，利用WordNet提供的语义相似度计算方法（如Lin相似度、Wu-Palmer相似度等），计算节点之间的词义相似度。较高的词义相似度表示两个关键词之间的语义关系较强，即语义相似性较高。
（5）综合计算相似性得分：根据词义路径相似性和词义相似度，计算出两个短文本之间的相似性得分。得分越高，表示两个短文本之间的语义相似性越高。
4.实验评估
本文使用了公开的数据集进行实验评估，包括短文本数据集和语义相似度评估数据集。通过与其他基准算法进行比较，实验结果表明，所提出的算法在短文本语义相似性计算中具有较高的准确度和性能。
5.结论与展望
本文提出了一种基于WordNet的短文本语义相似性计算算法，通过利用WordNet构建词义上下位关系图，并计算词义路径相似性和词义相似度来评估短文本之间的语义相似性。实验结果表明，该算法在短文本语义相似性计算中具有较高的准确度和性能。未来的研究可以进一步改进算法，提高计算效率，并在更广泛的应用场景中进行验证。
参考文献：
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[4]MillerGA.WordNet:alexicaldatabaseforEnglish[J].CommunicationsoftheACM,1995,38(11):39-41.
关键词：短文本；语义相似性；WordNet；词义路径相似性；词义相似度