公开(公告)号：CN101901249A

公开(公告)日：2010-12-01

申请号：CN201010184725.2

申请日：2010-05-12

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张玥杰 ,  金城 ,  薛向阳 ,  岑磊 ,  彭琳

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明属于多媒体信息检索领域，涉及一种在图像检索中实现基于义类词典的查询扩展与排序的方法。该发明包含：基于WordNet的英语词语语义相似度度量算法、基于HowNet的汉语词语语义相似度度量算法、基于扩展规则的查询扩展词选择与优化算法、检索结果的评分与优化算法。本发明方法使用相关的文本处理方法和语义网络词典对图像搜索引擎进行改进，通过语义扩展与用户交互及通过改进的相似度度量对检索结果进行排序。较之于传统方法而言，本发明具有准确率高、完整性强且时空代价低的优点。对于在大规模图像数据集基础上，考虑图像高层语义信息而进行高效图像检索具有非常重要的意义，在跨语言跨媒体检索领域具有广泛的应用价值。

公开(公告)号：CN101847141A

公开(公告)日：2010-09-29

申请号：CN201010191677.X

申请日：2010-06-03

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张玥杰 ,  彭琳 ,  金城 ,  薛向阳

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体为一种中文词语语义相似度度量方法。该方法首先利用知网的KDML语言来提取知网的丰富语义信息；然后采用优化的义原相似度计算公式计算义原相似度；最后采用最大匹配算法公式计算概念之间的相似度，即得到中文词语词义相似度；与其它的传统方法相比，本发明对于语义相似度有更好的区分度，并且计算结果更符合人的主观感觉。