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总结

文章来源：CSDN_LawsonAbs
本文总结若干种语义相关度计算的方法
持续更新~

1 语义相似度和语义相关度

一般说来：语义相似度 ∈ 语义相关度语义相似度 \in 语义相关度语义相似度∈语义相关度

2 `Leacock-Chodorow Similarity`

基于连接（所要求解的）两种sense的最短路径和这两种sense出现分类的最大深度。计算的值是： − l o g p 2 d -log\frac{p}{2d} −log2dp。其中p就是这两个含义（也就是这两个单词）最短路径长度， d 为分类深度。

其表达式即是： S i m i l a r i t y ( a , b ) = − l o g L e n ( a , b ) 2 ∗ D Similarity(a,b) = -log\frac{Len(a,b)}{2 * D} Similarity(a,b)=−log2∗DLen(a,b)
其中 a,b 分别为本体图中的两个概念， Len(a,b) 为a,b 的最短路径长度， D 为本体图的最大深度。所谓本体图指的就是该词语所在的词图。

3 `Wu-Palmer Similarity`

评分标准：两种含义在分类上的深度以及它们最近的公共祖先节点

4 `Resnik Similarity`

基于最近公共祖先的信息内容（IC）。需要注意的是：对于使用这种方法计算相似度时，结果依赖于生成信息内容的语料库，同时也依赖于这种信息内容如果被创建。

关于 Resnik Similarity ，这是Resnik 提出的一种计算相关系的方法，文章是《Using Information Content to Evaluate Semantic Similarity in a Taxonomy》。可以在这里查看

5 `Jiang-Conrath Similarity`

6 `Lin Similarity`

参考文章

杨方颖. 基于本体结构的语义相似度计算

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总结

1 语义相似度和语义相关度

2 `Leacock-Chodorow Similarity`

3 `Wu-Palmer Similarity`

4 `Resnik Similarity`

5 `Jiang-Conrath Similarity`

6 `Lin Similarity`

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