要点总结 #
语义相似度（SS）计算在自然语言处理和人工智能等领域中至关重要。传统方法依赖于不同知识资源的线性组合，存在信息不足和语义信息丢失的问题。本文提出了一种基于维基百科的混合SS计算方法，通过整合信息内容（IC）和概念特征，避免了传统方法的局限性。我们提出了两种语义表示模型（CORM和CARM），并基于这些模型计算SS，同时将类别的IC作为SS测量的补充。实验结果表明，我们的方法在概念相似度评估中比Word2Vec和NASARI等现有方法更高效，且与人类判断的相关性更好。
本文的核心贡献在于提出了两种新的语义表示模型（CORM和CARM），通过整合离散属性来补充缺失的信息，并挖掘不同属性之间的潜在语义信息。我们首先使用邻居作为额外特征来增强概念的表示，然后选择一些相似的类别对并构建子图，借助IC度量获得额外的语义特征。最后，我们提出了几种基于语义表示模型的公式来测量概念之间的相似度。实验结果表明，我们的方法在多个基准测试中表现优异，尤其是在与人类判断的相关性方面，显著优于现有方法。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究的重要性在于它提出了一种新的语义相似度计算方法，显著提升了现有方法的准确性和人类相关性。与当前研究趋势的关联在于，随着自然语言处理和人工智能的快速发展，语义相似度计算在知识发现、信息检索等领域的应用越来越广泛。未来研究方向可以包括进一步优化模型以减少噪声，并探索如何利用结构化数据（如维基百科）来评估语义相关性。
深度解读 #
语义相似度计算 #
本文提出了一种基于信息内容（IC）和概念特征的混合语义相似度（SS）计算方法，旨在克服传统特征方法的局限性。传统方法依赖于不同属性的线性组合，导致信息不足和语义信息丢失。本文通过引入CORM和CARM两种语义表示模型，将离散属性整合为一个组件，从而补充了缺失的信息并挖掘了潜在语义信息。CORM模型通过邻居和类别信息增强概念表示，而CARM模型则通过类别特征来避免低质量概念的影响。实验结果表明，本文提出的方法在多个基准测试中表现优于Word2Vec和NASARI等现有方法，具有更高的效率和更好的人类相关性。
维基百科的应用 #
本文利用维基百科作为知识资源，提出了一种新的语义相似度计算方法。维基百科作为一个大规模的、领域无关的百科全书，提供了丰富的语义网络和类别结构，能够有效支持概念之间的语义相似度计算。通过构建维基百科类别图（WCG），本文提出了基于类别结构的路径和信息内容（IC）的相似度计算方法。与传统方法相比，维基百科的广泛覆盖和实时更新特性使其在语义相似度计算中具有显著优势。实验结果表明，基于维基百科的方法在多个基准测试中表现优异，尤其是在处理复杂语义关系时，维基百科的类别结构能够提供额外的语义信息，从而提高相似度计算的准确性。
模型创新 #
本文提出了两种创新的语义表示模型：CORM和CARM。CORM模型通过整合邻居和类别信息来增强概念的表示，而CARM模型则通过类别特征来避免低质量概念的影响。这两种模型的核心思想是将离散的属性整合为一个组件，从而补充缺失的信息并挖掘潜在语义信息。具体来说，CORM模型通过邻居的语义信息增强概念表示，而CARM模型则通过类别的共同特征来避免低质量概念的干扰。实验结果表明，这两种模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在处理复杂语义关系时，能够显著提高相似度计算的准确性。
未来研究方向 #
本文在结论部分指出了未来研究的几个方向，其中最值得关注的是如何利用结构化数据（如维基百科）来评估语义相关性。当前的语义相似度计算方法主要关注概念之间的相似性，而语义相关性则涉及更广泛的语义关系。未来的研究可以探索如何利用维基百科的类别结构和语义网络来评估语义相关性，从而为自然语言处理和知识发现提供更强大的工具。此外，本文还提到可以通过减少噪声和构建更精确的表示模型来进一步改进当前的方法。这些研究方向的探索将对语义相似度计算领域的发展产生深远影响。
实验与评估 #
本文通过多个基准测试对提出的方法进行了全面评估，包括WS353-Sim、R&G、M&C和Wikipedia2015。实验结果表明，本文提出的方法在多个基准测试中表现优异，尤其是在处理复杂语义关系时，能够显著提高相似度计算的准确性。通过对比现有的Word2Vec和NASARI等方法，本文的方法在大多数基准测试中表现更好，尤其是在Wikipedia2015基准测试中，本文的方法比现有方法高出0.16的皮尔逊相关系数。此外，本文还通过实验确定了最佳参数设置，包括k、k’、r’、r和ric，这些参数的优化进一步提高了方法的性能。
完整论文 #
