本文選題：詞向量 + 句子相似度��； 參考：《計算機科學與探索》2017年04期

【摘要】：在歸納常見的句子相似度計算方法后,基于《人民日報》3.4萬余份文本訓練了用于語義相似度計算的詞向量模型,并設計了一種融合詞向量的多特征句子相似度計算方法。該方法在詞方面,考慮了句子中重疊的詞數和詞的連續(xù)性,并運用詞向量模型測量了非重疊詞間的相似性;在結構方面,考慮了句子中重疊詞的語序和兩個句子的長度一致性。實驗部分設計實現了4種句子相似度計算方法,并開發(fā)了相應的實驗系統(tǒng)。結果表明:提出的算法能夠取得相對較好的實驗結果,對句子中詞的語義特征和句子結構特征進行組合處理和優(yōu)化,能夠提升句子相似度計算的準確性。
[Abstract]:After summarizing common sentence similarity calculation methods, a word vector model for semantic similarity calculation is trained based on < People's Daily > 34000 texts, and a multi-feature sentence similarity calculation method combining word vectors is designed. In terms of words, the number of overlapping words and the continuity of words in a sentence are considered, and the similarity between non-overlapping words is measured by using word vector model. In the aspect of structure, the word order and the length consistency of two sentences are considered. In the experiment part, four kinds of sentence similarity calculation methods are designed and implemented, and the corresponding experimental system is developed. The results show that the proposed algorithm can obtain relatively good experimental results and can improve the accuracy of sentence similarity calculation by combining and optimizing the semantic features and sentence structure features of sentences.
【作者單位】： 中國人民解放軍后勤科學研究所;北京航空航天大學計算機學院;昆明理工大學信息工程與自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金No.61370126 國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)No.2015AA016004 國家社會科學基金No.15GJ003-154 軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室探索性自主研究課題基金No.SKLSDE-2015ZX-16~~
【分類號】：TP391.1

【相似文獻】

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本文編號：2016847