自动问答系统中基于wordnet的句子语义相似度研究

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5、为提高检索质量，人们提出了一种新的信息检索方式——自动问答系统。自动问答系统能够对用户提出的问题，快速简洁地用自然语言进行回答，是目前一个热门的研究方向，拥有很大的发展空间。自动问答系统的相关技术离不开自然语言处理，句子相似度计算就是其关键技术之一，算法的优劣对自动问答系统的性能有直接的影响。目前对句子相似度计算的研究有很多，其中，句子的语义相似度是研究的热点。本文的研究是自动问答系统中基于WordNet的句子语义相似度算法。WordNet是基于认知语言学构建的一个大型的英语词汇数据库，在自然语言处理、信息检索等领域应用广泛。词汇是句子组成的基本

6、元素，句子的语义信息都蕴含在词汇语义中，WordNet将词汇的语义用概念表示，所以可以把基于WordNet的句子语义相似度算法的核心归结为概念语义相似度的计算。本文通过研究大量的文献及算法，总结分析了WordNet中影响概念语义相似度算法的因素及现有算法的不足，在此基础上基于WordNet的分类层次树提出了一种新的CP（ConditionalProbabilities）加权方法，将一个概念出现的情况下另一个概念出现的概率（条件概率）作为衡量权重大小的参数，并把上、下位关系间的权重区分开来，使权重分配更加合理，并给出了概念语义相似度算法的改进模型。

7、该模型以概念的信息内容参数为基础，不仅考虑了概念所处分类树的密度和深度，同时也将概念间路径的影响因素加入其中，进而提高了算法模型计算结果的精准度，同时将该模型应用到句子语义相似度算法中，改善句子语义相似度算法的性能。本文的主要工作有：首先，阐述了本文的研究背景及意义，并介绍了自动问答系统的国内外研究现状以及句子语义相似度算法、概念语义相似度算法的国内外研究现状。其次，简单介绍了自动问答系统的相关知识以及常用的句子相似度算法。再次，为更加方便的对基于WordNet的句子语义相似度算法进行研究，详细介绍了WordNet的内容、语义关系以及组织结构。根

8、据WordNet的层次结构提出了新的加权方法并改进了算法模型，将改进的概念相似度算法模型应用到句子语义相似度算法中，并通过实验验证算法性