基于知网的词语语义相似度计算方法的java实现

NLP-语义相似度分析-常用数据集——SICK数据集，共10000个样本。 SICK数据集的格式比较规整，有以下几个特点：1.无错别字2.无乱码干扰词3.主谓宾完整

用2.7版本Python实现比较2个文档的相似度计算，采用余弦相似度方法，main函数中的fileName1和fileName2是自己构造的数据集，把这几个文档放在一起就可以运行。

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一种基于本体的概念语义相似度方法的研究，王家琴，李仁发，提出了一种计算不同本体中概念间语义相似度的方法,该方法通过比较实例间的相似度获得初始概念间语义相似度，然后结合影响概念间��

文本相似度计算在自然语言处理中发挥着重要作用。词林、知网和字符向量是用于处理文本相似度的常见工具和技术。词林是一个词语分类系统，可以根据词语的语义相似度进行排序和匹配。知网是一个中文知识图谱，其中包含

在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧

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