词汇语义相似度计算作为中文信息处理中的一个关键问题,国内外众多学者已对其开展了广泛而深入的研究,它是信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧和机器翻译等重点研究领域的基础之一。现今对词汇语义相似度的计算方法主要分为两种,分别是基于规则和基于统计的方法。但是这些方法主要依据词与词之间在语义词典中的距离或是在统计语料中的相关性,都未能从汉语的内涵出发。本文提出一种新的相似度计算方法,该方法从概念层面上来解读两个词语之间的相似性,并在此基础上给出一个量化的相似度值。该方法首先将词语的释义项转化为内涵概念图的形式,然后计算两个内涵概念图之间的相似程度,从而求得词语语义相似度的值。本文的主要贡献如下:第一,根据概念图的理论,提出了构造词语内涵概念图的方法。内涵概念图的构造过程分为如下几个步骤:释义项获取、概念分析、知识提取和概念图的构建标引。第二,根据词语的内涵释义项提出了一种基于义原集的词汇语义相似度计算方法。该方法是后续计算概念图之间相似度的基础,用作概念图中节点之间的相似度计算。第三,在概念节点间相似度可求的前提下,我们提出了计算概念图全局相似度的方法。首先对所选领域的词进行概念图标引,然后抽取一定数量的能够完备表述该领域词语内涵的属性名作为概念图展开的框架,最后调用本文所提出的递归算法对两个词语的概念图进行全局相似度计算。最后,为了验证本文相似度计算方法的有效性,本文把语义相识度计算运用到网页聚类领域。通过对聚类结果的分析,我们发现该方法的效果是显著的。本文的研究给词汇语义相似度的计算提出了一种新的尝试和方法,从内涵概念图层次上分析词汇相似度,为今后开发新一代中文搜索引擎提供了有效的技术支持,是语言工程的重要组成部分。