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词语相似度计算研究
词语相似度计算研究
词语相似度计算研究
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文档用于计算文本自动分类中词语的相似度计算，在舆情分析领域很有用哦
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词语相似度计算方法研究
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自然语言处理磊根本的目的就是让计算机能在确处理人类语言，利用计算机对词语语义遂行理解是自然语言处理中最为关键的问题． 词义相似度计算作为语义理解的基础性工作已被广泛应用于词义消歧、 机器翻译、信息检索、 自动应答等各种领域。
词语相似度计算
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c++ 用多种方法来计算两个词语之间的相似度，最终利用权重来计算出最合适的算法。
计算两个词语的相似度
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计算两个词语的相似度,例如gem和jewel，适用于wordnet中的词语
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词语相似度计算研究 以学习、思考、记录、分享为乐。
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论文研究-基于信息内容的词林词语相似度计算.pdf
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针对哈尔滨工业大学《同义词词林》扩展版的层次结构不能有效反映词语之间信息内容含量差异性的问题进行了研究，进行了《同义词词林》作为词语相似度计算本体的结构改造，增加了原编码信息节点的语义，提出了一种较为...
汉语词语语义相似度计算研究
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基于知网的汉语词语相似度计算，算法比较好
汉语词语语义相似度计算研究1
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摘要：汉语词语的语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。该文提出了一种基于知网、面向语义、可扩展的相似度计算新方法，该方法从信息论的角度出发，定义了知网义
基于词向量的词语相似度计算
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1、要利用已训练过的词向量模型进行词语相似度计算，实验中采用的词向量模型已事先通过训练获取的。 2、于数据采用的是 2020 年特殊年份的数据，“疫情”是主要 话题。 3、在计算词语之间的相似度时，采用的词语与“疫情”相关 首先下载wiki中文语料（大约1.7G） https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-arti
论文研究-基于边权重的WordNet词语相似度计算.pdf
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针对目前词语相似度算法中普遍存在的信息源单一化，计算结果非线性偏高，以及计算性能和效率的不一致的缺陷，提出了一种基于边权重的WordNet词语相似度的计算方法。该方法在路径与深度的基础上，通过边权重改善WordNet结构中的层次不均匀性，引入编码概念唯一标识两个概念间的相似度，并利用余弦函数修正计算结果的非线性偏差。实验结果表明，对于MC30和RG65测试集，使用该方法计算的词语相似度值与人工判定
基于《知网》的词语相似度算法研究.pdf
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基于《知网》的词语相似度算法研究.pdf基于《知网》的词语相似度算法研究.pdf基于《知网》的词语相似度算法研究.pdf
使用同义词词林扩展版的词语相似度计算剖析
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||| CiLin.java ||| 来源于网上的计算方法（具体参照了田久乐先生的论文中所提出的计算方法，详情请参照：基于同义词词林的词语相似度计算方法.pdf）||| AboutCiLin.java ||| 剖析了词林的利弊。
2017-3基于抽象概念的知网词语相似度计算_朱新华1
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摘要：针对基于知网的词语相似度算法进行研究，提出一种基于抽象概念的词语相似度的快速计算方法。将 《知网》义项语义表达式中带有关系约束的第一独立义原定义成抽象概念
Final_word_Similarity同义词词林扩展版与知网（Hownet）的词语相似度计算方法，词汇覆盖更多、结果更准确。
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同义词词林扩展版与知网（Hownet）的词语相似度计算方法，词汇覆盖更多、结果更准确。
201710基于多重继承与信息内容的知网词语相似度计算_陈宏朝1
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自动摘要、词义消岐等研究，被广泛应用于问答系统、机器翻译、数据挖掘和智能教育等领域。目前，词语相似度的计算主要包括两种方法论：其一是使用统计学的方法把词语相似度
改进的基于《知网》的词汇语义相似度计算
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基于知网的语义相似度计算改进算法，对语义研究有很大的帮助
基于领域知识和知网的词语义相似度计算
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基于知网词语相似度的计算C#
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知网相似度 C#源码，根据网上java版改的。 全部论文 答辩ppt 都在，里面有点瑕疵还。
Java之词义相似度计算（语义识别、词语情感趋势、词林相似度、拼音相似度、概念相似度、字面相似度）
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利用WordNet计算词语语义相似度的jar包
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利用WordNet计算词语语义相似度的jar包，包括基于路径和基于IC的计算语义相似度的两类算法。
similarity：相似度计算工具包，java编写。用于词语、短语、句子、词法分析、情感分析、语义分析等相关的相似度计算。
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论文研究-一种改进的基于知网的词语语义相似度算法.pdf
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针对知网中现有词语语义相似度计算方法未考虑义原距离与义原深度的主次关系进行了研究，通过约束义原深度因素来改进义原相似度算法；另外，提出了以词语间第一基本义原相似度最高的概念组合为计算对象，并引入动态...
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一种新的基于本体的概念语义相似度计算方法，孙铁利，邢元元，词词语之间的语义相似度评估在文本分类，信息检索和集成，本体映射等领域起着至关重要的作用。如今，知识库和大型本体越来越多，
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