用WordNet路径算法计算两个字符串中词的语义相似度

Question

我有一串词说s1。我在其他集合中也有多个字符串，比如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。根据最大相似度评分，我希望从s2、s3中找出哪些字符串与s1最大匹配。

我想使用wordNet的路径算法。请建议，什么应该是最好的方法。

Answer 1

为了在WordNet中使用路径相似性，首先需要用WordNet中的同义词消除每个单词的歧义。然后，你可以计算两个文本的基于WordNet的相似性。

在本论文中，他们称它为概念相似性，使用的是吴-帕尔默路径相似性.他们基本上认为同步集是文本中的概念，而吴-帕尔默路径相似性则是概念相似性度量。

如果p和q是两个文本，并且

和

这两个文本中的对应的一组同步集是否是由以下方法计算出的两个文本的概念相似性：

​

[](%7Bc_2%20%5Cin%20C_q%7D%20s(c_1%2C%20c_2%29%7D%7D%7B%7C%20C_p%20%7C%7D)

​

哪一个

[](https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=s(c_1%2C%20c_2%29)

是两个同步集的吴-帕尔默相似性。