【摘 要】
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本文要研究的是基于维基百科的比较语义的方法,分别通过使用分类信息,页面的网络信息,以及网页的内容作为背景知识进行语义比较,最后综合比较分析。分类信息(WikiRelate,ECat
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本文要研究的是基于维基百科的比较语义的方法,分别通过使用分类信息,页面的网络信息,以及网页的内容作为背景知识进行语义比较,最后综合比较分析。分类信息(WikiRelate,ECate-Wikipedia):在维基百科中每个词都属于一个类,类和类之间又存在着上下位的关系,最后这些类就形成了一棵巨大的树,通过每对不同的词之间在类树上的位置,我们可以使用与WordNet中已经比较成熟的方法在这个维基百科树上进行同样的操作,从而得到不同的词汇之间的相似程度。页面网络信息(Link-Wikipedia):在维基百科中每一个页面都有着自己的出链(outlinks)以及入链(inlinks),这些链接就将维基百科编织成一个巨大的网络,通过给这些所有的链接加权,最后我们通过近似最短路的算法就能生成不同页面之间的最短距离,并以此做为不同页面之间的相似度。页面内容(ESA-Wikipedia):就是将整个维基百科视为一个巨大的知识库,在维基百科中每一个页面就只有一个主题。而整个页面上的内容都是描述这个主题的,所以我们通过将这个页面变成向量(后面部分具体描述)。而后,通过比较不同向量之间的余弦距离来得到不同页面之间的相似度。最后,我们展示了语义比较的一个应用：用语义比较的方式来提示帮助用户从成千上万的功能中找出用户想要的功能。整个系统是对本文中提到的算法的运用,不但可以证明算法的可行性,也展示了语义比较的重要性。
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