【摘 要】
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词相似度计算在文本分类等自然语言处理众多任务中有广泛应用,为了提高准确率并将其应用于文本分类任务中,提出基于知网与同义词林以及基于nGram训练大规模语料相结合的方法,
【机 构】
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中国传媒大学计算机与网络空间安全学院,中国传媒大学智能融媒体教育部重点实验室
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词相似度计算在文本分类等自然语言处理众多任务中有广泛应用,为了提高准确率并将其应用于文本分类任务中,提出基于知网与同义词林以及基于nGram训练大规模语料相结合的方法,通过词义演化技术检测词义变化确定两种方法的权重,利用皮尔逊相关系数对比人工定义词语相似度。通过实验将该方法与基于知网和同义词林的方法进行对比,根据随时间改变而词义有无变化选取15对词语进行测试,结果表明后者比前者提高了28%。由此可以看出,基于语料与语义词典的方法明显比单纯基于语义词典的方法好,但仍有较大改进空间。
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