A Grammar-Based Semantic Similarity Algorithm for Natural Language Sentences
المؤلفون المشاركون
Lee, Ming Che
Chang, Jia Wei
Hsieh, Tung Cheng
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a grammar and semantic corpus based similarity algorithm for natural language sentences.
Natural language, in opposition to “artificial language”, such as computer programming languages, is the language used by the general public for daily communication.
Traditional information retrieval approaches, such as vector models, LSA, HAL, or even the ontology-based approaches that extend to include concept similarity comparison instead of cooccurrence terms/words, may not always determine the perfect matching while there is no obvious relation or concept overlap between two natural language sentences.
This paper proposes a sentence similarity algorithm that takes advantage of corpus-based ontology and grammatical rules to overcome the addressed problems.
Experiments on two famous benchmarks demonstrate that the proposed algorithm has a significant performance improvement in sentences/short-texts with arbitrary syntax and structure.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Ming Che& Chang, Jia Wei& Hsieh, Tung Cheng. 2014. A Grammar-Based Semantic Similarity Algorithm for Natural Language Sentences. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049632
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Ming Che…[et al.]. A Grammar-Based Semantic Similarity Algorithm for Natural Language Sentences. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049632
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Ming Che& Chang, Jia Wei& Hsieh, Tung Cheng. A Grammar-Based Semantic Similarity Algorithm for Natural Language Sentences. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049632
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049632
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر