基于遗传算法的词语语义相似度计算研究.pdf

本文主要探讨了基于遗传算法的词语语义相似度计算方法，这是一种在自然语言处理领域中寻找词语之间语义关系的重要技术。语义相似度计算旨在将词汇间的语言学信息转化为0到1之间的数值，以便量化词语之间的语义接近程度。 在传统的方法中，基于知识本体的语义相似度计算通过利用知识库提供的信息来建立词语关系和语义相似度的函数关系，这种方法具有较强的可解释性和使用简便性。然而，这种方法往往受限于预定义的函数形式和调整参数。为了克服这些限制，作者提出了一种创新的模型，该模型利用《同义词词林》这一词汇资源，结合遗传算法来探索其语义编码与语义相似度之间的内在联系。 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，它通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最佳解决方案。在这个模型中，遗传算法被用来搜索最能反映《同义词词林》中语义信息的函数表达式，这使得模型能够更好地适应和捕捉词汇间的语义变化。 实验结果显示，采用这种新方法计算得到的语义相似度与人工判断结果的皮尔逊相关系数高达0.8645，表明该方法具有较高的准确性和可靠性。这一成果不仅提高了语义相似度计算的精度，也为使用人工智能技术深入挖掘自然语言处理中的规律提供了新的视角和方法。 这项研究强调了遗传算法在构建更精确的语义相似度模型中的潜力，尤其是在处理复杂语义关系时。通过对《同义词词林》的深入分析，模型可以更有效地捕获和量化词语之间的语义关联，这对于自然语言处理任务，如信息检索、机器翻译和问答系统等，具有重要意义。未来的研究可以进一步扩展这个模型，考虑更多的语言特征和更大的语义网络，以提高语义理解的全面性和准确性。