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我看到这篇论文《基于语义网络的研究兴趣相似性度量方法》,这里提到的语义网络是semantic network吗?怎样度量作者的兴趣相似度

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共 3 个关于本帖的回复 最后回复于 2021-9-7 16:18

Fuller 管理员 发表于 2021-9-7 16:07:52 | 显示全部楼层
我介绍这篇论文范文的目的是给大家展示一下word2vec的应用场景。其实我也没有很仔细地读这篇论文。但是很明确,语义网络在这里不是semantic network,而是指能够挖掘语义的一个神经网络,也就是word embedding背后的那个神经网络。
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发誓学好内容分析 金牌会员 发表于 2021-9-7 16:17:57 | 显示全部楼层
按照楼上的回答,那么我应该重点去体验word2vec的应用方法。

按照我的理解,word2vec实际上是看一个语料库,从中能够发现一个词的所有语义相近的词,而且能够排出来哪些更相近。通过这一个相似词向量也表示这个词体现的语义。

根据《基于语义网络的研究兴趣相似性度量方法》举例说的两种计算方法能够看出,要研究一个词的语义,那么就去看这个词的上下文出现了什么词,通过统计语料库中的所有的这样的 词<->上下文 ,可以根据上下文的远近确定词的远近,那么,就可以把被研究的目标词的语义远近排出来。

那么,我猜这篇论文的目的是:作者1说自己研究A,作者2说自己研究B,通过这个模型一算,发现其实A和B很近似。得出这个结论又能怎么样呢?



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Fuller 管理员 发表于 2021-9-7 16:18:50 | 显示全部楼层
发誓学好内容分析 发表于 2021-9-7 16:17
按照楼上的回答,那么我应该重点去体验word2vec的应用方法。

按照我的理解,word2vec实际上是看一个语料库 ...

看来你理解的很深刻,要回答你的问题,估计要细细读一下论文原文
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