Efficient Algorithm for Sentence Information Content Computing in Semantic Hierarchical Network
Efficient Algorithm for Sentence Information Content Computing in Semantic Hierarchical Network
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语义层次网络中句子信息内容计算的高效算法
DOI：
10.1587/transinf.2016edl8177
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发表时间：
2017
影响因子：
0.7
通讯作者：
Huang Heyan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wu Hao;Huang Heyan
我们之前提出了一个无监督模型，使用包含-排除原则来计算句子信息内容。虽然它在句子语义相似度方面能取得理想的实验结果，但计算复杂度超过O（2n）。本文利用层次网络中差集的思想，提出了一种计算句子信息量的有效方法。实验结果表明，该算法的计算复杂度为O（n）。我们以定理的形式证明了算法。性能分析和实验也提供了。关键词：信息量，句子IC，容斥原理，差集，层次网络
We previously proposed an unsupervised model using the inclusion-exclusion principle to compute sentence information content. Though it can achieve desirable experimental results in sentence semantic similarity, the computational complexity is more than O(2n). In this paper, we propose an efficient method to calculate sentence information content, which employs the thinking of the difference set in hierarchical network. Impressively, experimental results show that the computational complexity decreases to O(n). We prove the algorithm in the form of theorems. Performance analysis and experiments are also provided. key words: information content, sentence IC, inclusion-exclusion principle, difference set, hierarchical network
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基于信息内容的句子相似度计算模型
影响因子：
0.7
作者：
Wu, Hao;Huang, Heyan
通讯作者：
Huang, Heyan
DOI：
10.3115/1075527.1075662
发表时间：
1992-02
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
G. Miller
通讯作者：
G. Miller
DOI：
--
发表时间：
1995-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
P. Resnik
通讯作者：
P. Resnik
影响因子：
22.7
作者：
MILLER, GA
通讯作者：
MILLER, GA
DOI：
10.3115/976909.979626
发表时间：
1997-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Dekang Lin
通讯作者：
Dekang Lin