词语相似度计算研究

《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》一、引言随着互联网的快速发展，海量的文本信息充斥着我们的日常生活。

如何有效地处理这些文本信息，特别是在大量的文本数据中寻找出具有相似语义的内容，已成为自然语言处理领域的研究热点。

本文着重探讨基于语义理解的文本相似度计算方法，并对其实施效果进行详细分析。

二、文本相似度计算的重要性文本相似度计算是自然语言处理领域的一项重要任务，它可以帮助我们快速地从海量的文本数据中筛选出有价值的、与用户需求相关的信息。

在搜索引擎、智能问答系统、信息推荐系统等领域，文本相似度计算都有着广泛的应用。

三、传统文本相似度计算方法的局限性传统的文本相似度计算方法主要基于关键词的匹配、字符串的相似度计算等方法。

然而，这些方法往往忽略了文本的语义信息，导致在处理具有复杂语义的文本时，计算结果往往不尽人意。

因此，基于语义理解的文本相似度计算方法成为了研究的重点。

四、基于语义理解的文本相似度计算方法基于语义理解的文本相似度计算方法主要依赖于自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、语义理解等。

具体实现步骤如下：1. 词法分析：对文本进行分词、词性标注等处理，提取出文本中的关键词。

2. 句法分析：通过句法分析技术，理解文本的语法结构，提取出文本中的主谓宾等句子成分。

3. 语义理解：利用语义理解技术，对文本进行深层次的理解，提取出文本的语义信息。

4. 计算相似度：根据提取出的关键词、句子成分和语义信息，计算两段文本的相似度。

五、实现方法与实验结果本文采用了一种基于深度学习的语义理解模型——BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来实现文本相似度计算。

BERT模型能够理解文本的上下文信息，提取出更加准确的语义信息。

我们利用BERT模型对文本进行预训练，然后利用预训练模型进行文本相似度计算。

实验结果表明，基于BERT模型的文本相似度计算方法在处理具有复杂语义的文本时，具有较高的准确性和可靠性。

基于语义构词的汉语词语语义相似度计算语义相似度计算是自然语言处理领域的重要研究方向之一。

为了准确刻画词语之间的语义关系，研究学者提出了各种方法和模型。

其中，基于语义构词的方法是一种常见而有效的计算词语语义相似度的方式。

语义构词是指通过词语的构词规则和组合方式来推断其意义，并计算其与其他词语之间的相似度。

在汉语中，语义构词主要包括义原、同义词与反义词、上下位关系、关联关系等方面的因素。

通过对这些因素的分析和比较，可以得到词语之间的语义相似度。

首先，义原是词语的最小语义单位，它可以用来表示词语的基本概念和语义特征。

在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的义原路径，来判断它们之间的语义距离。

如果两个词语的义原路径越短，说明它们的语义相似度越高。

其次，同义词和反义词是常见的词语关系类型。

同义词在语义上具有相似的意义，而反义词则表示相反的意义。

在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的同义词和反义词集合，来确定它们之间的语义关系。

如果两个词语的同义词集合越大，反义词集合越小，说明它们的语义相似度越高。

此外，上下位关系也是汉语词语之间常见的语义关系。

上下位关系表示一个词语是另一个词语的具体概念或者泛化概念。

在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的上位词和下位词集合，来确定它们之间的语义关系。

如果两个词语的上位词集合越相似，下位词集合越相似，说明它们的语义相似度越高。

最后，关联关系也是影响词语语义相似度的重要因素。

关联关系表示词语之间的联系和关联，例如因果关系、同类关系、反义关系等。

在计算语义相似度时，可以通过比较两个词语的关联关系，来判断它们之间的语义关系。

如果两个词语的关联关系越紧密，说明它们的语义相似度越高。

综上所述，基于语义构词的汉语词语语义相似度计算是一种有效的方法。

通过分析词语的义原、同义词与反义词、上下位关系和关联关系，可以准确计算词语之间的语义相似度。

这种方法不仅可以用于词语的语义推测和语义匹配，还可以应用于文本的语义理解和信息检索等相关任务。

gensim计算词语相似度原理
gensim的词语相似度计算，是基于潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）的原理来实现的。

基本原理是，将词语映射到多维空间中，然后计算每个词语之间的相似度。

gensim的LSA算法，采用TF-IDF模型，将文档中出现的单词映射到潜在的多维空间中。

TF-IDF模型是一种用来评价某一语料库中某一文档对该语料库中其他文档的重要程度的指标。

它由两部分组成：
1、Term Frequency(TF): 即词频，是指某一个词在文档中出现的频率。

2、Inverse Document Frequency(IDF): 即逆文档频率，是指在语料库中，一个词在一个或多个文档中出现的概率，也就是该词在文档中出现的频率越高，就越不重要；而文档中出现的频率越低，就越重要。

使用TF-IDF模型将单词映射到一个n维空间后，每个单词都可以看做是一个n维矢量，那么两个单词的相似度，就可以用他们之间空间距离来衡量，比如余弦相似度：
cos(vectorA, vectorB) = vectorA · vectorB / (||vectorA|| * ||vectorB||)
即两个词语的相似度为他们的空间向量相乘再除以他们的向量
长度的乘积。

通过以上方法，gensim可以计算出文档中不同单词之间的相似
度，从而推断出文档等同语句的内容。

词语相似度计算方法分析崔韬世麦范金桂林理工大学广西 541004摘要：词语相似度计算是自然语言处理、智能检索、文档聚类、文档分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等很多领域的基础研究课题。

词语相似度计算在理论研究和实际应用中具有重要意义。

本文对词语相似度进行总结，分别阐述了基于大规模语料库的词语相似度计算方法和基于本体的词语相似度计算方法，重点对后者进行详细分析。

最后对两类方法进行简单对比，指出各自优缺点。

关键词：词语相似度；语料库；本体0 引言词语相似度计算研究的是用什么样的方法来计算或比较两个词语的相似性。

词语相似度计算在自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域都有广泛的应用，它是一个基础研究课题，正在为越来越多的研究人员所关注。

笔者对词语相似度计算的应用背景、研究成果进行了归纳和总结，包括每种策略的基本思想、依赖的工具和主要的方法等，以供自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、数据挖掘、信息提取、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域的研究人员参考和应用。

词语相似度计算的应用主要有以下几点：(1) 在基于实例的机器翻译中，词语相似度主要用于衡量文本中词语的可替换程度。

(2) 在信息检索中，相似度更多的是反映文本与用户查询在意义上的符合程度。

(3) 在多文档文摘系统中，相似度可以反映出局部主题信息的拟合程度。

(4) 在自动应答系统领域，相似度的计算主要体现在计算用户问句和领域文本内容的相似度上。

(5) 在文本分类研究中，相似度可以反映文本与给定的分类体系中某类别的相关程度。

(6) 相似度计算是文本聚类的基础，通过相似度计算，把文档集合按照文档间的相似度大小分成更小的文本簇。

1 基于语料库的词语相似度计算方法基于统计方法计算词语相似度通常是利用词语的相关性来计算词语的相似度。

其理论假设凡是语义相近的词，它们的上下文也应该相似。

因此统计的方法对于两个词的相似度算建立在计算它们的相关词向量相似度基础上。

词汇语义相似度算法研究及应用摘要：介绍了当前国内外有关词汇语义相似度算法的研究现状，分析并对比了几种具有代表性的计算方法，并将几种常用的词汇语义相似度算法应用于FAQ中，分别采用准确率、召回率、F值以及MRR、MAP5个指标进行评价，根据相似问句的检索效果判断各词语相似度算法的优劣。

关键词：语义相似度；FAQ；VSM；HowNet0 引言词汇的语义相似度在自然语言处理领域有着不可替代的意义和作用。

然而词汇之间的语义关系是非常复杂的，使用一个简单的数值很难来度量词汇之间含义的相似程度。

同样的一对词语，在一方面看可能非常相似，但是换个角度就可能相差甚远。

所以，研究词语语义相似度离不开具体的应用背景，例如，在机器翻译应用中，词汇语义相似度用来衡量中文和英文文本中，中文单词与中文词语之间是否可替换；而在信息检索中，词汇语义相似度要体现用户查询所使用的关键词与用户实际查询目的在语义上是否一致。

1 词语相似度研究现状词语相似度主要分为基于语义本体资源、基于统计算法和将前两者融合的混合技术3种方法：利用语义资源计算词语相似度也可称为基于本体（或知识库）的词语相似度算法，主要根据专家人工建立的语义网络计算相似度。

利用统计技术计算词语间语义相似度采用的是无监督的机器学习算法，分为基于大规模语料库和基于普通词典等方法。

混合技术则结合统计技术和语义资源，取长补短，提高相似度计算的正确率。

1.1 基于语义资源的词语相似度算法近年来，一些诸如同义词词林、WordNet、知网这种大规模可量化的语言本体的诞生与发展，为进行真实文本的语义分析和理解提供了强有力的资源支持。

特别是最近几年“知网”等语义资源不断丰富发展，中文语义研究方向逐渐增多。

知网作为一个知识系统，是一个网而不是树，它主要反映概念的共性和个性，同时知网还着力反映概念之间和概念属性之间的各种关系。

而词语DEF之间的路径距离则代表了词汇语义的聚合程度。

1.2 基于统计的语义相似度算法基于统计的语义相似度方法建立在如果两个词语的含义相同或相近，则伴随它们同时出现的上下文也相同或相近。

词语相似度计算方法分析崔韬世麦范金桂林理工大学广西 541004摘要：词语相似度计算是自然语言处理、智能检索、文档聚类、文档分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等很多领域的基础研究课题。

词语相似度计算在理论研究和实际应用中具有重要意义。

本文对词语相似度进行总结，分别阐述了基于大规模语料库的词语相似度计算方法和基于本体的词语相似度计算方法，重点对后者进行详细分析。

最后对两类方法进行简单对比，指出各自优缺点。

关键词：词语相似度；语料库；本体0 引言词语相似度计算研究的是用什么样的方法来计算或比较两个词语的相似性。

词语相似度计算在自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域都有广泛的应用，它是一个基础研究课题，正在为越来越多的研究人员所关注。

笔者对词语相似度计算的应用背景、研究成果进行了归纳和总结，包括每种策略的基本思想、依赖的工具和主要的方法等，以供自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、数据挖掘、信息提取、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域的研究人员参考和应用。

词语相似度计算的应用主要有以下几点：(1) 在基于实例的机器翻译中，词语相似度主要用于衡量文本中词语的可替换程度。

(2) 在信息检索中，相似度更多的是反映文本与用户查询在意义上的符合程度。

(3) 在多文档文摘系统中，相似度可以反映出局部主题信息的拟合程度。

(4) 在自动应答系统领域，相似度的计算主要体现在计算用户问句和领域文本内容的相似度上。

(5) 在文本分类研究中，相似度可以反映文本与给定的分类体系中某类别的相关程度。

(6) 相似度计算是文本聚类的基础，通过相似度计算，把文档集合按照文档间的相似度大小分成更小的文本簇。

1 基于语料库的词语相似度计算方法基于统计方法计算词语相似度通常是利用词语的相关性来计算词语的相似度。

其理论假设凡是语义相近的词，它们的上下文也应该相似。

因此统计的方法对于两个词的相似度算建立在计算它们的相关词向量相似度基础上。

汉语词语相似度计算方法分析汉语词语相似度计算方法分析随着人工智能的发展，自然语言处理技术的应用越来越广泛。

在自然语言处理中，汉语词语相似度计算是一个非常重要的技术。

汉语词语相似度计算可以用于文本相似度计算、信息检索等方面。

本文将介绍汉语词语相似度计算的常用方法及其优缺点，并对未来研究方向进行探讨。

一、基于词语相似度计算的方法1. 基于语义关联度的方法这种方法是根据单词的语义，计算两个词的相似度。

最常用的方法是基于词向量模型，如Word2Vec和GloVe。

Word2Vec是由Google开发的一种词汇嵌入模型，通过训练神经网络，实现将汉语中的词映射到一个高维空间中的低维空间中。

这个低维空间中有许多相似的词语靠的很近，而不相关的词语则距离较远。

GloVe也是一种词向量模型，可以通过计算共现矩阵，获取单词的向量表示。

2. 基于字形编码的方法这种方法是将汉字进行编码，然后计算两个词之间的相似度。

最常用的方法是基于编辑距离或汉明距离的方法。

编辑距离是指两个字符串从一个变为另一个所需的最少单字符编辑，包括插入、删除和替换。

汉明距离是指两个二进制序列在相同位置上不同的比特数。

这种方法优点是计算速度快，但缺点是不考虑语义关系。

3. 基于本体的方法这种方法是基于语义网络来计算两个词的相似度。

本体是一种广泛使用的语义标记方法，它描述了一组实体以及它们之间的关系。

通过将词汇与本体联系起来，可以获取词汇之间的语义关系。

本体可基于WordNet，共享本体或其他本体。

4. 基于语言模型的方法这种方法是基于词序列的概率模型计算两个单词之间的相似度。

最常用的是n-gram模型，其中n指模型中单词序列的长度。

n-gram模型可以通过计算两个单词序列的Jaccard相似度来计算单词相似度。

Jaccard相似度是通过计算词汇重叠度来度量两个集合的相似度。

二、各种方法的优劣分析1. 基于语义关联度的方法:优点：可以准确地计算语义相关性，并且对同义词、词形变化、多义词等有很好的处理能力，这是其他方法无法匹敌的。

语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。

我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。

随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。

在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。

我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。

其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。

语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。

根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。

因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。

句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。

信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。

在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。

语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。

通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。

概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。

在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。

例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。

《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》一、引言随着互联网技术的迅猛发展，信息呈现爆炸式增长，海量的文本数据充斥在我们的生活中。

为了从这些数据中有效地获取信息，提高数据处理的速度和精度，基于语义理解的文本相似度计算成为了当前研究的重要课题。

本文将对基于语义理解的文本相似度计算进行深入的研究与实现，为进一步应用在信息检索、自动问答、文本分类等领域提供理论基础和实践经验。

二、文本相似度计算的研究背景与意义文本相似度计算是指通过计算机技术对两个或多个文本之间的语义关系进行度量，判断其内容是否相似或相关。

随着人工智能的不断发展，传统的基于关键词匹配的文本相似度计算方法已经无法满足实际需求。

因此，基于语义理解的文本相似度计算方法逐渐成为了研究热点。

其研究背景主要涉及到自然语言处理、人工智能等交叉学科领域。

通过本文的研究与实现，我们可以在众多领域中提高信息处理的效率，如智能问答系统、搜索引擎优化、文本自动分类等。

三、相关技术研究与现状分析目前，基于语义理解的文本相似度计算方法主要涉及分词技术、特征提取技术、向量空间模型以及深度学习等方法。

分词技术是将句子中的词语分割出来，是进行后续处理的基础；特征提取技术则是从文本中提取出关键信息，如词性、语义角色等；向量空间模型则将文本表示为向量形式，方便进行相似度计算；而深度学习则是通过训练大量的语料库来提取语义信息，从而得到更加准确的文本相似度计算结果。

这些技术的不断发展与完善，为基于语义理解的文本相似度计算提供了强有力的支持。

四、基于语义理解的文本相似度计算方法本文将采用基于深度学习的文本相似度计算方法。

首先，我们通过深度学习模型对文本进行预处理和特征提取，得到文本的语义表示；然后，我们使用余弦相似度等算法计算两个文本之间的相似度；最后，根据计算结果判断两个文本的语义关系是否相似或相关。

在实现过程中，我们将对不同的深度学习模型进行对比分析，选取最优的模型进行实践应用。

《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》一、引言随着互联网技术的迅猛发展，信息时代催生了海量的文本数据。

如何有效地处理和利用这些文本数据，成为了当前研究的热点问题。

其中，文本相似度计算作为自然语言处理领域的重要研究方向，具有广泛的应用价值。

传统的文本相似度计算方法主要基于关键词匹配和词频统计等浅层语义信息，然而这些方法往往无法准确反映文本的深层语义信息。

因此，基于语义理解的文本相似度计算方法成为了研究的新趋势。

本文将围绕这一主题，对基于语义理解的文本相似度计算方法进行深入研究与实现。

二、研究背景及意义传统的文本相似度计算方法主要依赖于关键词匹配和词频统计等浅层语义信息，无法准确反映文本的深层语义关系和含义。

随着人工智能和自然语言处理技术的发展，基于语义理解的文本相似度计算方法逐渐成为研究热点。

该方法能够更好地理解文本的语义信息，从而更准确地计算文本之间的相似度。

在信息检索、智能问答、机器翻译等领域，基于语义理解的文本相似度计算方法具有广泛的应用前景和重要的研究意义。

三、相关技术及理论1. 自然语言处理技术：自然语言处理技术是文本相似度计算的基础。

主要包括分词、词性标注、命名实体识别、语义角色标注等技术。

这些技术能够帮助我们更好地理解文本的语义信息。

2. 语义理解技术：语义理解技术是文本相似度计算的核心。

主要包括基于知识图谱的语义理解、基于深度学习的语义理解等方法。

这些技术能够帮助我们深入理解文本的深层语义信息。

3. 文本表示方法：文本表示方法是将文本转化为计算机可处理的数值形式的方法。

常见的文本表示方法包括词袋模型、TF-IDF模型、词向量模型等。

四、基于语义理解的文本相似度计算方法本文提出了一种基于语义理解的文本相似度计算方法。

该方法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：对文本数据进行分词、去除停用词等预处理操作，为后续的语义理解提供基础。

2. 语义理解：利用自然语言处理技术和语义理解技术，对文本进行语义理解，提取出文本的深层语义信息。

gensim是一个用于自然语言处理的Python库，它提供了一些便捷的工具用于处理文本数据，其中包括计算词语相似度的功能。

在gensim 中，词语相似度的计算是基于词向量的，而词向量又是通过Word2Vec等模型得到的。

词语相似度的计算在自然语言处理中有着广泛的应用，比如在信息检索、推荐系统等领域。

因此了解gensim中的词语相似度计算公式对于从事自然语言处理工作的人来说是非常重要的。

在gensim中，词语相似度的计算可以使用`gensim.models.KeyedVectors.similarity`方法，该方法接受两个词语作为参数，并返回它们的相似度分数。

具体来说，该方法是通过计算两个词向量的余弦相似度来实现的。

余弦相似度是一种常用的相似度度量方法，它可以衡量两个向量在方向上的相似程度，取值范围在-1到1之间，其中1表示完全相似，-1表示完全不相似。

下面是gensim计算词语相似度的公式：1. 导入gensim库```pythonimport gensim```2. 加载训练好的词向量模型```pythonmodel =gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_pr etrained_model', binary=True)```其中`path_to_pretrained_model`是训练好的词向量模型文件的路径，该模型可以是通过Word2Vec等算法训练得到的。

3. 计算词语相似度```pythonsimilarity_score = model.similarity('word1', 'word2')```其中`word1`和`word2`分别是两个要比较相似度的词语，`similarity_score`是它们的相似度分数。

需要注意的是，在使用`similarity`方法计算词语相似度时，如果输入的词语不在词向量模型中，则会触发`KeyError`异常。

基于《知网》的词语相似度计算[摘要]词语相似度计算是计算机中文处理中的基础和重要环节，目前基于《知网》的词语相似度计算是一种常见的方法，本文将对该方法做系统介绍。

[关键词]《知网》词语相似度计算一、《知网》的结构《知网》(hownet)是我国著名机器翻译专家董振东先生和董强先生创建的，是一个常识知识库，它含有丰富的词汇语义知识以及世界知识，内部结构复杂。

《知网》中两个最基础的概念是“概念”和“义原”。

“概念”是用来描述词语语义。

因为一个词可以含有多个语义，所以一个词需要多个概念来描述。

使用“知识表示语言”对概念进行描述，“知识表示语言”使用的“词汇”便是义原。

《知网》中的不可再分的、最小的意义单位是“义原”，义原用来描述“概念”。

《知网》采用的义原有1500个，它们一共可以分为十类，具体见图1。

知网反映了概念之间、概念属性之间各种各样的关系，总体来说知网描述了16种关系：上下位关系；同义关系、反义关系、对义关系；部件-整体关系；属性-宿主关系；材料-成品关系；施事/经验者/关系；主体-事件关系；受事/内容/领属物等事件关系；工具-事件关系；场所-事件关系；时间-事件关系；值-属性关系；实体-值关系；事件-角色关系；相关关系。

由《知网》的结构得知义原之间组成的不是一个树状结构，而是一个复杂的网状结构。

然而义原关系中最重要的是上下位关系。

所有的“基本义原”以这种上下位关系为基础构成了义原层次体系，叫做义原分类树。

在义原分类树中，父节点义原和子节点义原之间具有上下位关系。

可以通过义原分类树来计算词语和词语之间的语义距离。

二、知网的知识词典知识词典是知网中最基本的数据库。

在知识词典中，每一个概念（概念又称为义项）可以用一条记录来描述。

一条记录含有八项信息，每一项由用“=”连接的两个部分组成，等号左边表示数据的域名，右边是数据的值。

比如下面就是一条描述概念的记录：no=017114w_c=打g_c=ve_c= ~乒乓球，~篮球w_e=playg_e=ve_e=def=exercise|锻炼，sport|体育其中，no表示概念的编号，w_c表示汉语词语，g_c表示汉语词语的词性，e_c表示汉语词语例子，w_e表示英语词语，g_e则表示英语词语词性，e_e表示英语词语例子，def表示概念的定义，通过一个语义表达式来描述。

基于不同语义资源的词语相似度算法综述词语相似度研究作为人工智能领域中一项重要研究，被广泛应用于信息检索，词义消歧，机器翻译，语音自动摘要，分类和聚类等方面。

现有的词语相似度算法主要分为基于语义资源和基于统计两类方法，第一种也被称为基于本体的词语相似度算法，主要根据词语所处的语境来反应词语的词义，即根据不同的层次结构组织中词所处的上下位与同位关系来计算词语的相似度。

另一种也被称为基于大规模语料库的算法，研究上下文环境中各个词语之间出现的某种规律，利用统计技术计算的一种无监督机器学习的方法。

本文重点介绍基于不同的语义资源的词语相似度算法，对词语相似度算法的未来做了展望。

标签：词语相似度；语义资源；维基百科1 引言随着云时代的来临，大数据越来越受人们关注。

伴随着办公室无纸化推行，人们逐渐习惯于利用计算机进行数字化处理数据，自然语言处理的研究也飞速发展。

词语是自然语言处理的最小单位，词语相似度的计算在自然语言处理的各个领域占有很重要的地位。

词语相似度计算研究的是计算两个词语相似度的方法，词语之间有着非常复杂的关系，应用中常常将这种复杂的关系用简单的数量来度量。

可见词语相似度研究有广阔的应用前景和重大研究价值。

本文综合介绍了近年来基于几种常见语义资源的词语相似度算法和最新研究成果，对该领域的发展前景做出了展望。

2 基于Wordnet的方法Wordnet是由普林斯顿大学的心理学家，语言学家和计算机工程师联合设计的一个在线词典参考系统，在认知语言学理论下推动形成的覆盖范围非常广阔的词汇语义网。

Wordnet不像传统的在线词典按照字母排序构造而成，这个系统中的词语根据同义关系，反义关系，部分关系聚类分为代表某一类词汇概念的相关集合。

并在这些聚类后形成的集合之间建立起不同关系。

Wordnet主要代表算法是通过计算两个词语在本体结构分类的路径长度，本体库的统计特征，概念层次树上下位关系和同位关系或对词语涉及的边进行处理。