为提供个性化学习空间，优化在线学习效果，文章介绍了一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建本体库，建立其知识点间语义层面的关系，并用Protégé进行了本体形式化编码；然后基于本体，设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略；最后，结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统，实现了个性化学习引导及资源空间的优化。

文本相似度计算作为中文信息处理中的一项基础性技术,被广泛应用到文本分类、文本聚类、信息检索等多个领域,长期以来受到了众多学者的关注和研究。在信息大爆炸所带来的大量文本信息的数据堆积中,很大一部分是短文本数据或短语数据,因此,在短文本数据信息的处理问题上,短语的相似度计算变得越来越重要。本文就是针对中文短语信息的处理问题,提出了一种新的中文短语相似度计算方法。在算法的设计过程中,本文分析了短语间相匹配文字的位置、匹配位置的偏移值、匹配文字长度等多种因素,提出了中文短语间相似度的计算公式,并给出了该算法的实现代码。

1.使用Eclispe开发，jdk1.6+ 2.项目编码方式设置为"GBK"，请勿使用其他编码方式，以免出现乱码问题。 3.辞典文件放置在dict目录下，由"中文自然语言处理开放平台（http://www.nlp.org.cn）" 提供。 4.自然语言处理开放资源许可证 随代码一起发布。 5.算法参数使用《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》的实验参数，具体定义在类WordSimilarity中， 为私有静态常量，可根据需要自行修改。

基于transformers+bert预训练模型在语义相似度任务上的finetune

人工智能大作业_基于同义词林的语义相似度计算 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、 信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很 多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算 是基于《同义词词林》的。 为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点.该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性.进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性.

人工智能-机器学习-面向本体映射的语义相似度计算方法研究.pdf

知网的词语语义相似度计算，用JAVA实现的。测试正确，希望对你有用！

在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义：孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型；伪孪生网络：两个网络结构相同但不共享参数，或者两个网络结构不同，当两个句子结构上不同，或者来自不同的领域，或者时句子和图片之间的相似度计算时选择该模型；另外孪生网络的损失函数一般选择Contras

语义相似度任务-LCQMC数据集下载。LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。

中文文本相似度讨算是中文信息处理相关研究领域中的重要基础， 在信息检索、 知识挖掘、 舆情分析等领域中有着广泛应用。 目前的中文文本相似度计算方 法大多是从文本的字形层面而不是从文本内容语义理解上计算文本间的相似度，这样得到的相似度值往往与人们的主观理解不一致。 本文深入分析和研究了当前 基于语义的中文文本相似度计算方法， 并针对方法中存在的问题进行改进， 使计 算得到的相似度能够更为准确地反映中文文本间的话义相似性。