一种综合加权的词语语义相似度计算研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-14页 |
| ·句子相似度计算研究 | 第10-12页 |
| ·词语相似度计算的研究 | 第12-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于《知网》的词语相似度计算研究 | 第15-23页 |
| ·《知网(HowNet)》简介 | 第15-19页 |
| ·词语相似度计算方法 | 第19-23页 |
| ·词语相似度计算 | 第19页 |
| ·义原相似度计算 | 第19-20页 |
| ·概念相似度计算 | 第20-23页 |
| 第3章 融合多元信息的词语相似度计算方法的设计 | 第23-29页 |
| ·融合多元信息的设计思想 | 第23-24页 |
| ·融合多元信息的义原相似度计算方法 | 第24-27页 |
| ·多元信息权重的选择 | 第27-29页 |
| 第4章 遗传算法的研究 | 第29-37页 |
| ·遗传算法简介 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第30-35页 |
| ·初始种群个体编码 | 第30-31页 |
| ·群体设定 | 第31-32页 |
| ·遗传操作 | 第32-34页 |
| ·基本遗传算法的流程 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第35-37页 |
| 第5章 基于遗传算法的义原相似度计算实现与分析 | 第37-45页 |
| ·词语相似度算法实现 | 第37-39页 |
| ·融合多元信息的义原相似度算法设计实现 | 第37-38页 |
| ·概念、词语相似度的计算 | 第38-39页 |
| ·遗传算法优化权重的过程 | 第39-40页 |
| ·权重系数编码 | 第39页 |
| ·适应性函数 | 第39页 |
| ·遗传操作 | 第39-40页 |
| ·终止条件 | 第40页 |
| ·实验与分析 | 第40-45页 |
| ·环境与参数 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 第6章 句子相似度在主观题批阅中的应用 | 第45-53页 |
| ·主观题批阅综述 | 第45-46页 |
| ·主观题自动评判 | 第46-49页 |
| ·句子预处理 | 第46-47页 |
| ·句子语义相似度计算 | 第47-48页 |
| ·分数分配 | 第48-49页 |
| ·实现与结果分析 | 第49-53页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·结果分析 | 第51-53页 |
| 总结 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
