[发明专利]一种基于知网的词语语义相似度计算方法

权利要求书

1.一种基于知网的词语语义相似度计算方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：计算两个义原可达路径上所有义原节点的边权重；

在步骤一中，边权重的具体计算公式为：

其中，p表示当前义原节点，q是当前义原节点p的上一层父节点，i_p,q为当前义原节点p与其上一层父节点q之间的边，k_p为当前义原节点p所在层的编号，depth为当前义原所在树的树高，θ为与树高depth成反比的调节参数，f(p)函数反映了当前义原p所在树的密度信息，其值为当前义原的含自身在内的兄弟节点的个数，max表示当前义原树中所有义原节点的总个数，c₁和c₂为权重因子；θ的取值为4；

步骤二：计算义原距离；

其中，义原距离的具体计算公式为：

其中，G是义原p₁与义原p₂的公共父节点，weight(i_p,q)为两个义原可达路径上所有义原节点的边权重；

步骤三：计算义原相似度；

其中：义原相似度的具体计算公式为：

式中，α为可调参数，dis(p₁,p₂)为义原距离；

步骤四：计算义项相似度；

其中，义项相似度的具体计算公式为：

其中，β_i为可调节参数，且满足：β₁+β₂+β₃+β₄＝1，β₁≥β₂≥β₃≥β₄；sim_j(p₁,p₂)为义原相似度，1≤j≤i；

步骤五：计算词语语义相似度；

其中，词语语义相似度的具体计算公式为：

其中，sim(S_1i,S_2j)为义项相似度，1≤i≤n，i≤j≤m，n为词语w₁的义项个数，m为词语w₂的义项个数。