集成SAO与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法、装置

本发明涉及词语语义相似性计算，具体涉及集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法、装置。

背景技术：

1、在数字化时代，随着人工智能和自然语言处理技术的发展，对文本中词语语义相似性的准确度量变得尤为重要。这种度量对于多种智能应用，包括但不限于文本分类、知识检索、服务匹配等多个领域都具有深远的影响，都是一个关键的环节。词语语义相似性度量的核心挑战在于如何准确地捕捉和量化词语之间的细微差别和联系，这对于提升自然语言处理（natural language processing，nlp）系统的效能至关重要。

2、目前在这一领域，尽管研究者们已经提出了多种方法来解决词语语义相似性度量这一问题，但它们各自都有优势和局限。具体地，基于知识的方法依赖于专家经验和预定义的语义关系，这可能导致结果的主观性强和难以适应新领域。基于语料库的方法则依赖于大规模文本数据，虽然数据丰富，但面临着数据稀疏和噪声干扰的问题，影响度量结果的准确性。词向量方法通过将词语转换为向量空间中的点，简化了计算过程，但这种方法可能无法充分捕捉词语的深层次语义信息。此外，多方法融合虽然能够综合各种技术的优势，但实现起来计算复杂度高，且需要解决不同模型间的兼容性问题。简单来说，尽管这些方法在特定情况下能够提供有用的相似性度量结果，但它们在实际应用中仍存在局限性。例如，基于知识的方法可能无法覆盖所有的语义关系，而基于语料库的方法可能受限于可用数据的质量和范围。此外，基于词向量的方法虽然在某些情况下能够提供快速的相似性度量，但它们可能无法准确反映词语之间的复杂语义关系。

3、因此，虽然已有多种方法被提出来解决词语语义相似性度量的问题，但这一领域仍然需要新的方法和技术来提高度量的准确性和可靠性。这些新方法需要能够克服现有技术的局限性，提供更加精确和全面的语义相似性度量结果，以满足不断增长的nlp应用需求。

4、有鉴于此，提出本申请。

技术实现思路

1、本发明提供了一种集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法、装置，能至少部分的改善上述问题。

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、一种集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其包括：

4、基于语义词性标注从预设的语料库中提取出待比较词语的sao结构，并对sao结构进行统计预处理，得到统计结果；

5、根据所述统计结果，进行词语sao相似性计算，得到sao相似性分数；

6、根据预设的知识库计算比较词与待比较词的语义相似性经验相似性，生成经验相似性，其中，所述知识库为wordnet知识库；

7、将sao相似性分数和经验相似性代入贝叶斯公式中，得到最终的词语语义相似性计算结果。

8、本发明还提供了一种集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量装置，其包括：

9、提取统计单元，用于基于语义词性标注从预设的语料库中提取出待比较词语的sao结构，并对sao结构进行统计预处理，得到统计结果；

10、sao相似性单元，用于根据所述统计结果，进行词语sao相似性计算，得到sao相似性分数；

11、经验相似性单元，用于根据预设的知识库计算比较词与待比较词的语义相似性经验相似性，生成经验相似性，其中，所述知识库为wordnet知识库；

12、贝叶斯计算单元，用于将sao相似性分数和经验相似性代入贝叶斯公式中，得到最终的词语语义相似性计算结果。

13、综上，所述集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法提出了一种集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量模型。该方法通过词语sao相似性作为判定词语相似性基础，并结合知识库获取语义一致性参数，能够同时结合基于经验和基于统计的词语语义相似性计算方法；并提出一种新的以贝叶斯模型为基础的相似性度量。具体的，以sao共现统计作为sao相似性概率，融合知识库语义一致性参数，计算词语相似性后验概率。通过该研究，对词语语义相似性判断提供一种新思路，提升相似性判断的准确度，为解决相似性计算难题提供参考。简单来说，所述集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法能够结合基于语料库的统计方法和基于知识库的方法，以期望获得更全面和准确的相似性度量。

技术特征：

1.一种集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，基于语义词性标注从预设的语料库中提取出待比较词语的sao结构，并对sao结构进行统计预处理，得到统计结果，具体为：

3.根据权利要求1所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，根据所述统计结果，进行sao相似性计算，得到sao相似性分数，具体为：

4.根据权利要求3所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，词语sao相似性计算的计算公式为：，，，其中，为词语主语sao相似性，为词语谓语sao相似性，为词语宾语sao相似性，为词语w1与词语w2主语共现的概率，为词语w1与词语w2主语共现的概率，为词语间主语共现的概率总和，为词语w1与词语w2谓语共现的概率，为词语w2与词语w1谓语共现的概率，为词语间谓语共现的概率总和，为词语w1与词语w2宾语共现的概率，为词语w2与词语w1宾语共现的概率，为词语间宾语共现的概率总和。

5.根据权利要求3所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，所述拉普拉斯平滑算法的计算公式为：，，其中，为平滑参数，为随机变量a的第j个特征结果下取值为l的观测结果，k为特征种类个数，为特征分类个数，n为统计样本个数，是一个指示函数，表示在第i个样本中，第j个特征的取值等于，并且类别y等于时，函数值为1，否则为0，为第k个类别，为第i个类别，为第i个样本中的第j个特征。

6.根据权利要求4所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，根据预设的知识库计算比较词与待比较词的语义相似性经验相似性，生成经验相似性，具体为：

7.根据权利要求6所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，路径距离相似性经验得分wu_simlarity的计算公式为：，其中，为词语w1和词语w2在知识库中的最高公共父节点，为词语w1至词语w2的最短路径长度，为词语在知识库层次树中的深度。

8.根据权利要求6所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，语义相似性经验得分lin_simarity的计算公式为：，其中，为词语w1与词语w2最近公共父节点的信息量占比总描述信息量的概率，为词语w1信息量占比总信息量的概率，为词语w2信息量占比总信息量的概率，为词语w1和词语w2在知识库中的最高公共父节点的信息内容，为词语w1的信息内容，为词词语w2的信息内容。

9.根据权利要求6所述的集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法，其特征在于，将sao相似性分数和经验相似性代入贝叶斯公式中，得到最终的词语语义相似性计算结果，具体为：

10.一种集成sao与贝叶斯模型的词语语义相似性度量装置，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提供了集成SAO与贝叶斯模型的词语语义相似性度量方法、装置，涉及词语语义相似性计算技术领域，本方法是一种创新的词语语义相似性度量方法，其集成了SAO（主语‑动作‑宾语）结构提取和贝叶斯模型；首先从文本中提取SAO结构，然后基于这些结构统计相似词的出现频率，以此作为词语相似性的一个度量。同时，还利用了WordNet等语义知识库，获取词语的语义相似性参数，并通过贝叶斯模型整合这些参数和统计结果，计算出词语的语义相似性后验概率。该方法的创新之处在于，既利用了基于统计的方法的优势，又结合了基于知识的方法，提供了一种新的视角来理解和量化词语之间的相似性。

技术研发人员：曾斯平,林文广,刘晓东
受保护的技术使用者：厦门理工学院
技术研发日：
技术公布日：2025/3/24