摘 要：文本相似度算法研究一直是文本挖掘領(lǐng)域非常重要的算法，指采用一定的策略比較兩個(gè)文本之間的相似程度，目前文本相似度算法已經(jīng)在文本分類、文本聚類、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域嶄露頭角。本文主要就語(yǔ)義角度出發(fā)對(duì)文本之間相似度進(jìn)行界定。

關(guān)鍵詞：文本挖掘；文本相似度；語(yǔ)義

中圖分類號(hào)：TP311.13

文本之間相似度的度量一直是是文本挖掘領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，優(yōu)良的文本相似度算法可以更加精準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)對(duì)文本之間相似度的界定。在文本分類、文本聚類和搜索引擎等文本處理領(lǐng)域，文本相似度算法占據(jù)著非常重要的地位。目前文本相似度算法有基于文本結(jié)構(gòu)特征的相似度算法、基于關(guān)鍵詞匹配的文本相似度算法和基于語(yǔ)義的文本相似度算法等，本文試圖從語(yǔ)義的角度出發(fā)來(lái)闡釋文本之間相似度。

1 HowNet簡(jiǎn)介

知網(wǎng)是一個(gè)以漢語(yǔ)和英語(yǔ)的詞語(yǔ)所代表的概念為描述對(duì)象，以揭示概念與概念之間以及概念所具有的屬性之間的關(guān)系為基本內(nèi)容的常識(shí)知識(shí)庫(kù)。是一部比較詳盡的語(yǔ)義知識(shí)詞典。相比于其它語(yǔ)義詞典，其特點(diǎn)是基于世界知識(shí)來(lái)構(gòu)建語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，并且摒棄了完全用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)描述知識(shí)，而是采用了網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)來(lái)描述知識(shí)。知網(wǎng)中用“義原”來(lái)描述概念，并以之作為最小意義單位?！傲x原”間層次結(jié)構(gòu)如圖1所示。

根據(jù)知網(wǎng)的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，各個(gè)知網(wǎng)“義原”節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于各個(gè)網(wǎng)狀節(jié)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)知網(wǎng)邏輯節(jié)點(diǎn)進(jìn)行梳理，各個(gè)“義原”之間關(guān)聯(lián)性可以通過(guò)這種復(fù)雜的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)加以反映，各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間具備邏輯層次關(guān)系，正是這種邏輯層次關(guān)系，得到“義原”之間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性，如公式1所示。

自然界中詞語(yǔ)通常都可以包含多個(gè)詞義，知網(wǎng)中定義這個(gè)多個(gè)詞義為概念（義項(xiàng)），每個(gè)概念可以通過(guò)多個(gè)“義原”按照不同的組合方式加以過(guò)程，則關(guān)鍵詞之間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性可以通過(guò)具有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性的“義原”加以反映。

2 文本相似度算法

目前文本相似度算法多采用基于關(guān)鍵詞的余弦相似度算法，算法思路如下：將文本進(jìn)行關(guān)鍵詞切分，并對(duì)經(jīng)過(guò)切分的關(guān)鍵詞進(jìn)行權(quán)值計(jì)算，結(jié)合向量空間模型，將關(guān)鍵詞進(jìn)行維度填充，通過(guò)計(jì)算向量之間內(nèi)積來(lái)定義文本之間相似度。假設(shè)文本D1和D2分別表示為D1=（t11，t12，…，t1n）和D2=（t21，t22，…t2n），相似度計(jì)算方法如公式2所示。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文從語(yǔ)義的角度出發(fā)對(duì)文本之間相似度進(jìn)行分析，在文本之間語(yǔ)義相似度進(jìn)行闡述時(shí)，對(duì)語(yǔ)義工具HowNet進(jìn)行了介紹，并且梳理了當(dāng)前流行的基于余弦相似度的文本相似度的處理流程。

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作者簡(jiǎn)介：鄶媛媛（1983.10-），女，遼寧沈陽(yáng)人，圖書(shū)館中級(jí)職稱，主要研究方向：圖書(shū)館管理。

作者單位：遼寧行政學(xué)院，沈陽(yáng) 110161