[发明专利]一种基于Word2Vec模型的WordNet中词语相似度计算方法有效
| 申请号： | 201911128515.9 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN111027315B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 王艳娜;周子力;张景虎;陈丹华;王凯莉;李天宇;赵晓函 | 申请（专利权）人： | 曲阜师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/30;G06F40/247 |
| 代理公司： | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人： | 卫安乐 |
| 地址： | 273165 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Word2Vec模型的WordNet中词语相似度计算方法，该相似度计算方法先从WordNet名词数据集data.noun中提取标号集，然后使用Word2Vec模型训练提取的标号集，然后使用Word2Vec模型从训练过的标号集中提取计算用单词对所对应的标号，然后基于提取的计算用单词对所对应的标号生成标号的词向量，最后基于该词向量计算词语的相似度。该相似度计算方法能够高效准确地计算词语相似度，受人的主观影响比较小，能很好地反映客观事实。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 word2vec 模型 wordnet 词语 相似 计算方法 | ||
【主权项】：
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