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dc.contributor.author蔡辉虎
dc.date.accessioned2018-11-26T08:55:26Z
dc.date.available2018-11-26T08:55:26Z
dc.date.issued2016-03-01
dc.identifier.citation山东工业技术,2016,(05):233-234
dc.identifier.issn1006-7523
dc.identifier.otherSDGJ201605212
dc.identifier.urihttps://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/165746
dc.description.abstract词语相似度研究作为人工智能领域中一项重要研究,被广泛应用于信息检索,词义消歧,机器翻译,语音自动摘要,分类和聚类等方面。现有的词语相似度算法主要分为基于语义资源和基于统计两类方法,第一种也被称为基于本体的词语相似度算法,主要根据词语所处的语境来反应词语的词义,即根据不同的层次结构组织中词所处的上下位与同位关系来计算词语的相似度。另一种也被称为基于大规模语料库的算法,研究上下文环境中各个词语之间出现的某种规律,利用统计技术计算的一种无监督机器学习的方法。本文重点介绍基于不同的语义资源的词语相似度算法,对词语相似度算法的未来做了展望。
dc.language.isozh_CN
dc.subject词语相似度
dc.subject语义资源
dc.subject维基百科
dc.title基于不同语义资源的词语相似度算法综述
dc.typeArticle


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