如何使用 WordNet 路径算法计算两个字符串中单词的语义相似度

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何使用 WordNet 路径算法计算两个字符串中单词的语义相似度

【英文标题】：How to calculate semantic similarity of words in two strings using WordNet path algorithm

【发布时间】：2015-09-22 13:07:49

【问题描述】：

我有一串单词说s1。我在其他集合中也有多个字符串，例如 s2、s3、s4。

我想将字符串 s1 中的单词与每个字符串 s2、s3 等进行匹配。根据最大相似度得分，我想找出 s2、s3 中的哪些字符串与 s1 最大匹配。

我想使用 wordNet 的 PATH 算法。请提出建议，最好的方法应该是什么。

【参考方案1】：

为了在 WordNet 中使用路径相似性，首先您需要使用 WordNet 中的同义词来消除每个单词的歧义。然后你可以计算两个文本的基于 WordNet 的相似度。

在this paper 中，他们使用 Wu-Palmer 路径相似度将其称为概念相似度。他们基本上将同义词集视为文本中的概念，将 Wu-Palmer 路径相似度视为概念相似度度量。

如果p和q是两个文本，和是这两个文本中对应的同义词集合，两个文本的概念相似度计算公式为：

是两个同义词集的 Wu-palmer 相似度。