[发明专利]一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法在审
| 申请号： | 201910886344.X | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110598216A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 李璞;孙玉胜;武丰龙;邓璐娟;张志锋;李玉华;梁辉;蒋锦涛 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业学院 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/31;G06F16/335 |
| 代理公司： | 41125 郑州优盾知识产权代理有限公司 | 代理人： | 张彬 |
| 地址： | 450002 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法，其步骤为：首先，设计一种基于Wikipedia的显式特征选择算法，对给定一个词对的两个词项分别构建低维显式语义空间上的各自的显式特征列表；其次，针对各自的显式特征列表中的每个概念，抽取每个概念在Wikipedia中对应的文章，并根据概念对应文章之间的关联系数计算对应位置的概念之间的关联系数，进而求得两个显式特征列表之间的关联系数向量；最后，根据关联系数向量将两个不同的显式特征列表映射到相同的语义空间下，并计算两个词项之间的语义关联度。本发明通过特征向量中对应位置的不同分量之间的关联系数，实现在两个不同低维向量上计算语义关联度，具有更好的鲁棒性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 关联系数 显式 语义关联度 低维 向量 显式语义 特征选择算法 特征向量 语义空间 鲁棒性 构建 映射 抽取 | ||
【主权项】：
1.一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法，其特征在于，其步骤如下：/nS1、给定一个词对<t
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