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第1章 绪论1

1.1 术语相似度计算研究缘起1

1.2 研究的目的及意义2

1.2.1 研究目的2

1.2.2 研究意义3

1.3 相关概念界定4

1.3.1 术语4

1.3.2 术语语义相似度4

1.4 研究思路与方法5

1.4.1 研究思路5

1.4.2 研究方法6

1.5 本书内容组织结构6

第2章 术语相似度计算研究概述8

2.1 术语相似度计算相关研究8

2.1.1 术语相似性测度研究9

2.1.2 基于语词构成特征的术语相似度算法研究9

2.1.3 基于句法特征的术语相似度算法研究15

2.1.4 基于语境特征的术语相似度算法研究17

2.1.5 基于语词知识体系的术语相似度算法研究19

2.1.6 基于网络知识资源的术语相似度算法研究20

2.1.7 术语相似度指标集成算法研究23

2.1.8 术语语义相似度计算应用研究24

2.2 术语相似度计算技术路线评述27

2.2.1 典型算法计算思路的特点27

2.2.2 典型算法计算思路的不足28

2.3 术语相似度计算改进思路29

2.3.1 计算方法的改进30

2.3.2 集成模型的改进31

2.4 小结32

第3章 术语主词软匹配相似度算法研究33

3.1 SSHW算法的提出33

3.2 SSHW算法思想及算法设计35

3.2.1 SSHW算法思想35

3.2.2 SSHW算法设计37

3.3 SSHW算法实现40

3.4 SSHW算法评测41

3.4.1 实验目的41

3.4.2 实验数据41

3.4.3 实验过程43

3.4.4 数据分析44

3.4.5 实验结论52

3.5 小结53

第4章 Hearst句法模板相似度改进算法研究54

4.1 Hearst句法模板相似度算法改进思路54

4.2 算法设计55

4.2.1 算法设计思路55

4.2.2 算法表达56

4.3 算法实现57

4.3.1 句法模板构建57

4.3.2 计算过程61

4.4 算法评测62

4.4.1 实验目的63

4.4.2 实验数据63

4.4.3 实验过程63

4.4.4 数据分析63

4.4.5 实验结论65

4.5 小结66

第5章 语境依赖关系模式相似度算法研究67

5.1 DRCP算法的提出67

5.2 DRCP算法思想及算法设计69

5.2.1 DRCP算法思想69

5.2.2 DRCP算法设计70

5.3 DRCP算法实现71

5.4 DRCP算法评测74

5.4.1 实验目的74

5.4.2 实验数据74

5.4.3 实验过程75

5.4.4 数据分析77

5.4.5 实验结论80

5.5 小结81

第6章 领域限定网络检索相似度算法研究83

6.1 Web-PMI算法的改进思路83

6.2 算法改进设计84

6.2.1 基于领域特征的检索式构造85

6.2.2 基于命中数的术语相似度计算87

6.3 算法实现88

6.3.1 算法结构88

6.3.2 搜索引擎的选择89

6.4 算法评测90

6.4.1 实验目的91

6.4.2 实验数据91

6.4.3 实验过程91

6.4.4 数据分析92

6.4.5 实验结论95

6.5 小结96

第7章 基于机器学习的术语相似度集成计算模型98

7.1 集成计算模型的提出98

7.2 集成计算设计100

7.2.1 学习阶段模型设计101

7.2.2 计算阶段框架设计102

7.3 集成计算实现103

7.3.1 相似度网络初始化103

7.3.2 相似度网络的检索和推导机制105

7.3.3 语词相似度计算107

7.3.4 句法相似度计算107

7.3.5 语境相似度计算108

7.3.6 搜索引擎相似度计算108

7.3.7 相似度指标的SVM集成108

7.4 集成计算评测111

7.4.1 实验目的111

7.4.2 实验数据111

7.4.3 实验过程112

7.4.4 数据分析113

7.4.5 实验结论118

7.5 小结120

第8章 结束语121

参考文献124

附录1 人工智能领域人工判断为相似的测试术语集合129

附录2 人工智能领域人工判断为不相似的测试术语集合150

附录3 基因工程领域人工判断为相似的测试术语集合169

附录4 基因工程领域人工判断为不相似的测试术语集合192

附录5 Stanford Dependencies解析得到的依赖关系类型及描述213