【摘要】：【目的】分析文本相似度計算方法,了解該領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢�！疚墨I范圍】在CNKI和Web of Science中分別以檢索式"篇名:文本相似度OR篇名:詞匯相似度OR篇名:語義相似度"和"TI:‘text similarity’or‘semantic similarity’or‘lexical similarity’"并限定文獻類型進行檢索,最終得到69篇重點文獻。【方法】對文本相似度計算方法進行系統(tǒng)梳理,分析重點方法的基本思想、特點并總結(jié)未來發(fā)展方向。【結(jié)果】形成了較為全面的分類描述體系,文本相似度計算方法可分為4類:基于字符串的方法、基于語料庫的方法、基于世界知識的方法和其他方法。其中,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于世界知識的方法以及針對跨領(lǐng)域文本的相似度計算將成為該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢�！揪窒蕖績H將不同方法本身作為探討的核心,未進一步分析方法的應(yīng)用情況。【結(jié)論】有助于全面把握和深入了解文本相似度計算方法的研究現(xiàn)狀和未來趨勢。
[Abstract]:[objective] to analyze the method of text similarity calculation, To understand the development situation in this field. [literature scope] in CNKI and Web of Science respectively in the search style "title: text similarity OR title: vocabulary similarity OR title: semantic similarity" and "TI:'text similarity'or'semantic similarity" 'or'lexical similarity' and define the type of document to retrieve, Finally, 69 important documents were obtained. [methods] the text similarity calculation methods were systematically combed, the basic ideas and characteristics of the key methods were analyzed, and the future development direction was summarized. [results] A more comprehensive classification and description system was formed. Text similarity calculation methods can be divided into four categories: methods based on strings, methods based on corpus, methods based on world knowledge and other methods. Among them, methods based on neural network and world knowledge and similarity calculation for cross-domain text will become the development trend in this field. [limitations] only different methods themselves are the core of the discussion. The conclusion is helpful to grasp and understand the present situation and future trend of text similarity calculation methods.
【作者單位】： 中國科學(xué)院成都文獻情報中心;中國科學(xué)院大學(xué);
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2322216