仲 遠(yuǎn) 王 芳 黃樹(shù)成

（江蘇科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 鎮(zhèn)江 212003）

1 引言

詞匯相似度計(jì)算在現(xiàn)實(shí)生活中使用非常廣泛，如在機(jī)器翻譯、詞義消歧、信息檢索等諸多領(lǐng)域就發(fā)揮著極為重要的作用。例如在信息檢索領(lǐng)域中，詞匯相似度計(jì)算可以用來(lái)衡量用戶查詢內(nèi)容和返回結(jié)果內(nèi)容信息的匹配度，從而實(shí)現(xiàn)改進(jìn)檢索效果，提高檢索結(jié)果內(nèi)容準(zhǔn)確率。

國(guó)內(nèi)外的學(xué)者們對(duì)詞匯相似度已經(jīng)有了大量的研究。在國(guó)內(nèi)，田久樂(lè)等提出了基于同義詞詞林的詞匯相似度計(jì)算方法［1］。張小川等提出以詞語(yǔ)間第一基本義原相似度最高的概念組合為計(jì)算對(duì)象，并引入動(dòng)態(tài)加權(quán)因子實(shí)現(xiàn)了對(duì)詞語(yǔ)語(yǔ)義相似度算法的改進(jìn)［2］。金博提出基于語(yǔ)義理解的文本相似度算法［3］。李海林提出基于分類詞典的文本相似性度量方法［4］。

在國(guó)外，Aminul Islam 提出基于語(yǔ)料庫(kù)的語(yǔ)義相似度計(jì)算方法［5］。Junji Tomita 等提出利用基于圖形的文本表示模型來(lái)計(jì)算文本相似度［6］。

通過(guò)分析上述國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究方法，可以將這些方法分為以下兩種［7］：一種是基于統(tǒng)計(jì)的方法，另一種是基于知識(shí)體系的方法。基于統(tǒng)計(jì)的方法，相對(duì)客觀、全面地反映了詞匯所處的上下文，缺點(diǎn)是此方法以綜合訓(xùn)練所使用的語(yǔ)料庫(kù)為依靠，且存在數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題?；谥R(shí)體系的方法是通過(guò)本體計(jì)算語(yǔ)義相似度，此方法簡(jiǎn)單有效，但是準(zhǔn)確性受語(yǔ)義詞典的規(guī)模和完備性影響較大。

針對(duì)上文中提到的不足，本文提出一種基于百度百科的多特征信息詞匯相似度計(jì)算方法。該方法經(jīng)由百科名片、詞條正文，開(kāi)放分類和相關(guān)詞條四個(gè)部分的內(nèi)容，分別計(jì)算出它們之間的相似性值，以此來(lái)獲得一對(duì)詞匯間的整體相似性。

2 相關(guān)工作

2.1 詞匯相似度概念介紹

文中的詞匯相似度的概念并非完全指的是詞匯的意思相似度，在這里可以把它看作是一種近似于語(yǔ)義相關(guān)度的概念。假如衡量詞匯之間相似度的取值范圍在0 和1 之間，如果是0，表示兩個(gè)詞匯毫無(wú)關(guān)系，相似度很低；如果是1，則表示兩個(gè)詞匯間關(guān)系緊密，相似度很高?；橥x詞的兩個(gè)詞匯，如“舊金山”和“圣弗朗西斯科”，它們的詞匯相似度可以是1；而互為反義詞的兩個(gè)詞匯，如“嚴(yán)寒”和“酷暑”，它們之間的詞匯相似度也可以是1。但如果是兩個(gè)風(fēng)馬牛不相及的詞匯，如“專家”和“沙發(fā)”，就可以認(rèn)為它們之間的相似度很低，甚至可以將它們的相似度設(shè)為0。綜上，只要兩個(gè)詞匯之間存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，由詞匯A很容易聯(lián)想到詞匯B，那么就可以認(rèn)為詞匯A 和B 之間的相似度很高，否則相似度很低。

2.2 百度百科詞條介紹

百度百科中的內(nèi)容五花八門(mén)、包羅萬(wàn)象。截止到2018 年10 月，百度百科已經(jīng)含有15，598，605 個(gè)詞條，多達(dá)6，618，846 人參與了編寫(xiě)詞條內(nèi)容?？梢哉f(shuō)百度百科是目前為止規(guī)模最大、內(nèi)容最全面的語(yǔ)料庫(kù)。百科詞條有四個(gè)部分在本文研究中發(fā)揮了重大作用，分別為名片、正文、開(kāi)放分類、相關(guān)詞條。通過(guò)對(duì)詞條各部分內(nèi)容的分析，可以得到許多有用的信息。

2.3 Words-240測(cè)試集介紹

為了驗(yàn)證本文提出方法的有效性，實(shí)驗(yàn)中將本文方法與劉群等提出的基于《知網(wǎng)》的相似度計(jì)算方法SSCH 進(jìn)行比較，所以在實(shí)驗(yàn)中同樣采用了Words-240作為測(cè)試集。該測(cè)試集一共有240對(duì)中文詞匯，并且提供了詞對(duì)之間的語(yǔ)義相關(guān)度的參考值，用它來(lái)作為依據(jù)，來(lái)衡量本文提出的中文詞匯相似度方法的有效性。詞匯之間相關(guān)性的考量值在0 和1 之間（如果值是1，則這兩個(gè)詞具有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性；0則表示毫無(wú)聯(lián)系）。

3 基于百度百科的相似度計(jì)算

3.1 詞條名片相似度計(jì)算

詞條的百科是一段短文本，由它來(lái)對(duì)詞條進(jìn)行簡(jiǎn)略的描述。實(shí)驗(yàn)中對(duì)這段短文本建立向量空間模型，然后使用余弦相似度的方法來(lái)計(jì)算這兩段短文本之間的文本相似度。

該方法的主要思想就是：通過(guò)衡量向量間夾角的大小的余弦值，來(lái)判斷兩個(gè)文本間的相似度。余弦值越大，相似度越高。其中兩邊之間的夾角的余弦計(jì)算公式為

當(dāng)a 的向量坐標(biāo)是(x1,y2)，b 的向量坐標(biāo)是(x1,y2)，兩向量的夾角為θ，如果夾角為銳角時(shí)，向量a 和向量b 之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1 向量a 和b

向量a 和向量b 的夾角的余弦計(jì)算如下：

當(dāng)對(duì)式（2）進(jìn)行擴(kuò)展，即向量a 是(t1,t2,t3,…,tn)，b 是(t1,t2,t3,…,tn) 的形式，式（2）依然可行。擴(kuò)展后的公式可以寫(xiě)為

式（3）中cos(θ)值的范圍是-1～1，為了便于比較，方法中將cos(θ)轉(zhuǎn)換為0～1：

余弦相似度主要由向量方向決定，向量數(shù)值對(duì)其影響很小。由于這一特點(diǎn)，所以在使用中會(huì)存在一些問(wèn)題，需要進(jìn)行修正。

觀眾對(duì)電影《碟中諜》進(jìn)行評(píng)價(jià)，打分是10 分值，小明和小王對(duì)電影的評(píng)分分別為（2，4）和（8，10），直接使用式（3）和式（4）得到的結(jié)果是0.989，兩者對(duì)這部電影的喜好程度似乎相同。但實(shí)際情況是小明不喜歡《碟中諜》這個(gè)電影，小王很喜歡這個(gè)電影。余弦相似度對(duì)數(shù)值的不敏感的特性對(duì)結(jié)果產(chǎn)生很大的誤差，因此有時(shí)不能夠直接使用式（3）、式（4）對(duì)向量數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，必須對(duì)向量數(shù)值進(jìn)行預(yù)處理后再進(jìn)行計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)對(duì)余弦相似度的修正。預(yù)處理方法是所有的向量數(shù)值都減去一個(gè)它們的平均值，比如小明和小王的評(píng)分均值是6，那么經(jīng)預(yù)處理后為向量變?yōu)椋?4，-2）和（2，4），使用式（3）和式（4）后得到Sim1為0.1，顯然在對(duì)向量數(shù)值進(jìn)行預(yù)處理后，再計(jì)算得到余弦值更符合實(shí)際情況。

計(jì)算過(guò)程中，將詞條名片的短文本當(dāng)作是一組詞的集合。

Step1：對(duì)詞條A和B的百科名片短文本進(jìn)行分詞等預(yù)處理，創(chuàng)建分詞向量Ta(t1,t2,…,tm)，Tb(t1,t2,…,tn)。

Step2：統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)。寫(xiě)出詞頻向量，并通過(guò)TF-IDF求權(quán)值。

Step3：使用式（3）和式（4）計(jì)算得到基于向量空間的百科名片相似度。

3.2 百度詞條正文相似度計(jì)算

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，余弦相似度算法在短文本中效果良好，但在長(zhǎng)文本中存在一些不足，而SimHash 算法在長(zhǎng)文本中有著出色的表現(xiàn)。基于詞條正文的文本內(nèi)容多，篇幅大，因此實(shí)驗(yàn)中在對(duì)詞條正文部分的計(jì)算中使用了SimHash算法。

SimHash 算法有五步：分詞、Hash、加權(quán)、合并、降維。具體過(guò)程如下所述。

Step1：對(duì)詞條正文進(jìn)行預(yù)處理，建立分詞向量，并且需要為特征向量設(shè)置權(quán)重（權(quán)重可以是這個(gè)詞在正文中出現(xiàn)的頻數(shù)）。例如給定一段語(yǔ)句：“慷慨就義重如泰山，或長(zhǎng)流于世自甘墮落”，分詞后為：“慷慨就義，重如，泰山，或，長(zhǎng)流，于世，自甘墮落”，然后為每個(gè)特征向量賦予權(quán)值：慷慨就義（5）、重如（3）、泰山（4）、或（1）、長(zhǎng)流（2）、于世（2）、自甘墮落（5）。

Step2：Hash 計(jì)算，可以得到每個(gè)特征向量的Hash 值。假設(shè)Hash 值為二進(jìn)制數(shù)0-1 組成的字符串。比如“慷慨就義”的Hash值為001001，“自甘墮落”的Hash值為“100100”。

Step3：得到特征向量的哈希值后，對(duì)特征向量設(shè)置權(quán)重，即W=Hash*Weight。遇到1，則1 直接和權(quán)值做乘法，遇到0，那么Hash 值和權(quán)值負(fù)相乘。例如給“慷慨就義”的Hash 值“001001”加權(quán)得到：W（慷慨就義）= 001001 5=-5-5 5-5-5 5，給“自甘墮落”的Hash 值“100100”加權(quán)得到：W（自甘墮落）=100100 3=3-3-3 3-3-3。

Step4：將Step3 得到的W 全部加起來(lái)，得到一個(gè)0-1 字符串。拿Step3 中兩個(gè)特征向量舉例，W（慷慨就義）+W（自甘墮落）=-2，-8，2，-2，-8，2。

Step5：對(duì)于Step4 得到的0-1 字符串進(jìn)行降維處理，是正數(shù)則將值置1，否則為0，經(jīng)過(guò)上述五步的處理，就獲得了正文部分的SimHash值。

在得到文本的SimHash 簽名值后，就可以計(jì)算它們的海明距離d。海明距離的求法：當(dāng)對(duì)Sim-Hash 簽名值進(jìn)行XOR 計(jì)算時(shí)，僅當(dāng)相同位置值不同時(shí)值置為1，否則值置為0。XOR 計(jì)算之后得到的1 的數(shù)量即是漢明距離的大小。詞條正文部分的相似度如以下公式：

其中d為海明距離，maxL為最長(zhǎng)關(guān)鍵詞數(shù)組長(zhǎng)度。

3.3 百度詞條開(kāi)放分類相似度計(jì)算

開(kāi)放分類是一個(gè)詞條的重要組成部分。是詞條的一種不同于傳統(tǒng)目錄式的新的分類方式。具有相同開(kāi)放分類的詞條具有很強(qiáng)的相關(guān)性。

因此，開(kāi)放分類對(duì)兩個(gè)詞匯之間的相似度的計(jì)算具有很大價(jià)值。如果詞條B 是詞條A 的開(kāi)放分類，則Exist(A,B)=1，否則Exist(A,B)=0 。統(tǒng)計(jì)在詞條A 與B 開(kāi)放分類中相同的個(gè)數(shù)，用Common(A,B)表示。Percent(A,B)為Common(A,B)占詞條A和B總的開(kāi)放分類個(gè)數(shù)的比例。

其中classify(A)是詞條A 中的開(kāi)放分類個(gè)數(shù)。詞條開(kāi)放分類相似度計(jì)算公式為

其中，α+β=1。

3.4 相關(guān)詞條相似度計(jì)算

近年來(lái)，SimRank 在信息檢索領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，并在網(wǎng)頁(yè)排名，協(xié)同過(guò)濾，孤立點(diǎn)檢測(cè)和近似查詢處理等領(lǐng)域取得了巨大成功。

SimRank 模型根據(jù)遞歸的概念定義兩個(gè)對(duì)象之間的相似性：如果節(jié)點(diǎn)a 的相鄰節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)b 的相鄰節(jié)點(diǎn)相似，則a 和b 也是相似的。這個(gè)遞歸定義的初始條件是：每個(gè)結(jié)點(diǎn)與它自身最相似。如果τ(a)用于表示節(jié)點(diǎn)a 的所有相鄰節(jié)點(diǎn)，用Sim4(a,b)表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)a 和b 之間的相似性，則相關(guān)詞條相似度可表示如下：

其 中，當(dāng)a=b 時(shí)，Sim4(a,b)=1；當(dāng)τ(a)=φ 或τ(b)=φ 時(shí)，Sim4(a,b)=0。

文獻(xiàn)［8］對(duì)式（8）進(jìn)行了擴(kuò)展，擴(kuò)展后的Sim-Rank算法為

其中k 不等于0，當(dāng)k 趨于無(wú)窮大，能夠準(zhǔn)確得到圖中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相似度。

對(duì)相關(guān)詞條的相似度計(jì)算步驟有以下三步。

Step1：在本研究中，百度百科被看作一個(gè)圖，圖中節(jié)點(diǎn)表示詞條，用M=＜VN,EN＞來(lái)描述該圖，N 是節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，PN={p}是所有節(jié)點(diǎn)的集合，EN={e}是所有邊的集合，e={v→w}表示節(jié)點(diǎn)v是w 相鄰節(jié)點(diǎn)。

Step2：如果A是B的相關(guān)詞條，則在圖中，存在這樣的兩條邊e={A→B}。例如，“特朗普”的相關(guān)詞條有“曼哈頓”、“房地產(chǎn)”等，所以在圖中，存在節(jié)點(diǎn)“特朗普”、“曼哈頓”、“房地產(chǎn)”，并存在邊e=｛“特朗普”→“曼哈頓”｝、e=｛“特朗普”→“房地產(chǎn)”｝等。

Step3：使用式（9）計(jì)算相關(guān)詞條相似度。

曹海等給出了迭代過(guò)程中SimRank 算法的精確度分析，提出了犧牲較小精度來(lái)獲得較大性能提升的方法，并定義了如下公式：

其中，Sim4(a,b) 為節(jié)點(diǎn)a 和b 的相似度表示，Sim4k(a,b)為節(jié)點(diǎn)a 和b 在第k 次迭代時(shí)的Sim-Rank，值，C 為衰減因子常量，Ck+1是在第k 次迭代時(shí)SimRank 算法的最大誤差。所以如果設(shè)C=0.8，最大誤差為0.001，經(jīng)過(guò)29 次計(jì)算就可以獲得相對(duì)確切的結(jié)果。

3.5 詞條相似度計(jì)算公式

由上文得到的Sim1、Sim2、Sim3、Sim4，將它們加權(quán)相加得到詞匯之間的綜合相似度，得到詞條的整體相似度：

其中，k 是可調(diào)節(jié)的參數(shù)，且有k1+k2+k3+k4=1，k1≥k2≥k3≥k4，后者表明Sim1到Sim4對(duì)于總體相似度的重要程度逐漸變小。這是考慮到百科名片和百科詞條正文反映了一個(gè)詞條最核心的內(nèi)容，因此他們的權(quán)值應(yīng)大一些。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)比較，選取的參數(shù)為α=0.5，β=0.5，k1=0.35，k2=0.35，k3=0.15，k4=0.15 結(jié)果最佳。

3.6 評(píng)價(jià)指標(biāo)

將本文計(jì)算出的綜合相似度Similary(A,B)與Words-240 給出的參考標(biāo)準(zhǔn)值作比較，計(jì)算它們的之間的差值Value，Value的絕對(duì)值越接近于0，則本文方法計(jì)算得出的相似度越準(zhǔn)確。

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

本文做了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)一使用劉群等提出的基于《知網(wǎng)》的相似度計(jì)算方法SSCH計(jì)算一對(duì)詞匯之間的相似度，實(shí)驗(yàn)二使用本文方法來(lái)計(jì)算相同詞匯對(duì)之間的相似度。分別計(jì)算他們和Words-240測(cè)試集給定的標(biāo)準(zhǔn)值之間的差值，取絕對(duì)值比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 詞匯相似度計(jì)

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到：

1）在表1 中，一共選取了13 對(duì)詞匯，其中有10對(duì)詞匯使用本文方法計(jì)算出的相似度更接近于標(biāo)準(zhǔn)值，其Value 的絕對(duì)值相比較SSCH 方法的Value的絕對(duì)值更小。這說(shuō)明本文方法在詞匯相似度計(jì)算中更加準(zhǔn)確，本文中方法在多數(shù)情況下優(yōu)于基于《知網(wǎng)》的相似度計(jì)算方法SSCH，且在使用中切實(shí)有效。

2）在圖2 相似度結(jié)果的折線圖中，可以看出使用本文方法計(jì)算出的相似度折線走勢(shì)更貼合于標(biāo)準(zhǔn)值，且比較穩(wěn)定。

3）SSCH 方法在醫(yī)生-責(zé)任，員工-公司，學(xué)校-教學(xué)這三個(gè)詞匯對(duì)的相似度的計(jì)算上表現(xiàn)的非常差，這說(shuō)明該方法在通用性上不如本文提出的方法。

圖2 相似度結(jié)果比較

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出一種基于百度百科的多特征信息詞匯相似度計(jì)算方法。該方法經(jīng)由百科名片、詞條正文，開(kāi)放分類和相關(guān)詞條四個(gè)部分的內(nèi)容，分別計(jì)算出它們之間的相似性值，以此來(lái)獲得一對(duì)詞匯間的整體相似性。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，這種新方法比現(xiàn)有方法更加可靠有效。但本文的方法也存在一些不足，一是對(duì)詞匯的同名異義缺乏研究，沒(méi)有進(jìn)行分歧處理。二是有些詞條并不完整，缺少計(jì)算所需的相關(guān)內(nèi)容。因此仍需在后續(xù)的研究中對(duì)該方法進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的改進(jìn)。