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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种结合Wikipedia和WordNet特征计算词汇语义相关性的方法；本发明方法的步骤包括：步骤S1、对词汇概念分别基于Wikipedia和WordNet提取分类学和非分类学特征，得到基于Wikipedia的词汇概念向量和基于WordNet的词汇概念向量；步骤S2、基于InformationContent对词汇概念中每个文本词进行语义权重计算；步骤S3、对基于Wikipedia的词汇概念向量和基于WordNet的词汇概念向量进行特征聚合；步骤S4、计算词汇概念之间的语义相关性。本发明综合了Wikipedia和WordNet两个知识资源，并结合了两者的多个分类学和非分类学特征，提供了更多词汇概念语义细节，提高了语义相关性判断的准确性。
主权项：1.一种结合Wikipedia和WordNet特征计算词汇语义相关性的方法，其特征在于，其步骤如下：步骤S1、对词汇概念分别基于Wikipedia和WordNet提取分类学和非分类学特征，得到基于Wikipedia的词汇概念向量和基于WordNet的词汇概念向量；步骤S2、基于InformationContent对词汇概念中每个文本词进行语义权重计算；步骤S3、对基于Wikipedia的词汇概念向量和基于WordNet的词汇概念向量进行特征聚合；步骤S4、计算词汇概念之间的语义相关性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 结合Wikipedia和WordNet特征计算词汇语义相关性的方法
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