什么是最不常见的潜水员＆＃34;以及如何计算它？

Question

我想用Wu和Palmer方法计算wordnet中的相似性度量，

wp = (2 X depth(lcs)) / (depth(synset1) + depth(synset2))

其中lcs是synset1和synset2

的“最不常见的潜在客户”

我的问题是：

1. 什么是“最不常见的潜水员”？
2. 如何计算？

Answer 1

根据这个paper，两个概念A和B的最小公共子集是“最具体的概念，它是A和B的祖先”，其中概念树由{{1}定义} 关系。概念被定义为其他概念的祖先，就像您在人类家族树中定义祖先的方式一样，这是其他概念的父母，祖父母等等。例如：

1. 汽车是汽车，汽车是汽车
2. 船是一种车辆。
3. 车辆是一个物体。

图表：

    Object
      |
    Vehicle
      |
  ---------
  |       |
 Boat  Automobile
          |
         Car

在这种情况下，“汽车”是“汽车”的父母（也是祖先），而“汽车”是“汽车”的祖先。 “车辆”也是“船”的始祖。在这种情况下，“船”和“汽车”的LCS是“车辆”，因为它是最具体的概念，它是“船”和“汽车”的祖先。请注意，虽然“对象”是“船”和“汽车”的共同潜水员，但它并非最不重要，因为仍然有一个“对象”的孩子（在这种情况下它是“车辆”），这也是一个常见的“汽车”和“船”的潜水员。 “汽车”不是最不常见的潜艇，因为它不是“船”的祖先。

为了计算相似性度量，我建议你使用可用的库，否则你需要自己构建概念图，这很麻烦。

在Perl中，您可以使用WordNet::Similarity package

在Python中，您可以使用nltk包，特别是wup_similarity

在Java中，您可以使用ws4j package