一种基于多特征混合句子相似度计算的改进

句子相似度计算是自然语言处理领域的关键问题,计算句子相似度的方法也有很多。本文针对基于多特征句子相似度计算模型对计算句子相似度结果偏低这一问题进行研究,在词语语义的基础上增加相似词计算,同时增加句子成分关系相似度计算方法,该改进方法既避免了增加额外同义词词典的操作,又充分考虑句子的词形、句长、词序、语义、成分关系等多特征信息,提高了句子相似度的计算结果。实验结果表明,该方法对句子相似度计算有一定的提高,且该方法合理、简便、可行。     

融合多相似度注意的神经网络旅游问题识别方法

中文旅游问题匹配的目标是发现两个相似的问题，然而，在自然语言字面表达中存在多样性，且一个旅游问题通常又包括多个方面信息。因此，采用单一的相似度计算方法将导致信息获取不够完整、有用信息丢失、问题匹配不准确等问题。该文探讨利用答案作为辅助信息，通过多种句子相似度函数，抽取问题中不同方面的信息，生成不同的句子相似度向量表示，以增强句子间的关系。在此基础上，设计一个GRU融合层，使不同方面的信息进行融合，构建一个融合多种句子相似度函数的注意力网络的相似旅游问题识别模型。在旅游问答数据集的实验表明，该文方法提升了相似旅游问题识别任务的性能。     

改进的VSM算法及其在FAQ中的应用

现有的句子相似度算法的准确率较低。为此,提出一种改进的向量空间模型算法。在传统的向量空间模型中添加语义信息和句法信息,将其运用到句子相似度计算中,设计实现金融领域的FAQ自动问答系统,通过改进算法在FAQ中进行句子相似度计算,获取用户问题的答案。实验结果证明,该算法具有较高的准确率。     

基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在中文自然语言处理领域有着广泛的应用背景。要准确地刻画一个句子所表达的意思,必须深入到语义层面级并结合语法结构信息,提出了一种基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算方法。依存文法考虑到句子内部的结构和词语之间的相互作用关系,而编辑距离由于《同义词词林》的应用可以兼顾同义词之间的替换,因此该方法与其他方法相比,描述句子的信息更加全面,试验结果表明该方法是有效的。     

一种基于知网的句子相似度计算方法

句子相似度是衡量文档相似度的基础,在自然语言处理领域中有着非常重要的作用。目前的句子相似度计算方法忽略了句子的结构对相似度的影响。本文在分析已有研究工作的基础上,提出了一种改进的句子相似度计算方法。依据知网对"实体概念"的描述,构造出义原的语义层次树,由各个义原在树中的相对位置,计算出义原之间的相似度。对三种义原加权求和得到词语之间的语义相似度。综合句子的表层相似度和句子的词语语义以及词语的相对位置关系,得到句子的整体相似度。实验表明,在同等的测试条件下,本文所提出的句子相似度计算方法在相似度比较上更符合人的直观感觉。     

基于HowNet的句子褒贬倾向性研究

文本倾向性识别在信息过滤、自动文摘、文本分类等领域有广泛的应用前景。句子倾向性研究是文本倾向性识别的基础,结合句法分析结果和词语语义倾向性可以衡量句子褒贬倾向性。以HowNet的词汇语义相似度计算为基础,提出了基于的语义距离和语法距离的句子褒贬倾向性计算方法。大量语句实验表明,该方法的计算结果与人工判别结果更接近。     

中文问答系统中旬子相似度计算方法研究

句子相似度的计算是自然语言处理领域非常重要的基本问题,具有非常广泛的应用.在很多领域,句子相似度计算都是一个非常关键的问题,句子相似度计算存在着多种方法.对句子相似度的计算方法进行分类,介绍不同的句子相似度的计算方法并对其原理方法进行分析,给出它们的优缺点,分析指出中文句子相似度计算的研究难点及关键.     

基于框架语义分析的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的;在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.     

基于Word2vec的句子语义相似度计算研究

word2vec利用深度学习的思想,可以从大规模的文本数据中自动学习数据的本质信息。因此,借助哈尔滨工业大学的LTP平台,设计利用word2vec模型将对句子的处理简化为向量空间中的向量运算,采用向量空间上的相似度表示句子语义上的相似度。此外,将句子的结构信息添加到句子相似度计算中,并就特殊句式对算法进行了改进,同时考虑到了词汇之间的句法关系。实验结果表明,该方法更准确地揭示了句子之间的语义关系,句法结构的提取和算法的改进解决了复杂句式的相似度计算问题,提高了相似度计算的准确率。     

基于语义依存的汉语句子相似度计算

句子间相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位，在多文档自动文摘技术中，句子间相似度的计算是一个关键的问题。由于汉语句子的表达形式是多种多样的，要准确地刻画一个句子所表达的意思，必须深入到语义一级并结合语法结构信息，由此提出了一种基于语义依存的汉语句子相似度计算的方法，该方法取得了令人满意的实验效果。