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申请/专利权人：曲阜师范大学
摘要：本发明公开了一种基于Word2Vec模型的WordNet中词语相似度计算方法，该相似度计算方法先从WordNet名词数据集data.noun中提取标号集，然后使用Word2Vec模型训练提取的标号集，然后使用Word2Vec模型从训练过的标号集中提取计算用单词对所对应的标号，然后基于提取的计算用单词对所对应的标号生成标号的词向量，最后基于该词向量计算词语的相似度。该相似度计算方法能够高效准确地计算词语相似度，受人的主观影响比较小，能很好地反映客观事实。
主权项：1.一种相似度计算方法，该计算方法用于计算WordNet中词语的相似度，其特征在于，所述计算方法包括如下步骤：步骤1：从WordNet名词数据集data.noun中提取标号集；步骤2：使用Word2Vec模型训练上述步骤1中提取的所述标号集；步骤3：选取计算用单词对，使用Word2Vec模型从经上述步骤2训练过的所述标号集中提取该计算用单词对所对应的标号；步骤4：基于上述步骤3中提取的所述计算用单词对所对应的标号，使用Word2Vec模型生成标号的词向量；步骤5：基于上述步骤4中所生成的所述词向量，使用Word2Vec模型计算词语的相似度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 曲阜师范大学 一种基于Word2Vec模型的WordNet中词语相似度计算方法
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