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摘要:
自发性口语评测中如何提取文本语义相似度评分特征是一个非常困难的问题.针对这个问题本文采用基于词网络(WordNet)的Lesk算法计算词与词之间的语义相似度,在词义相似度的基础上提出了词与文本之间的语义相似度算法,提出了一种完整的基于词网络的文本语义相似度评分特征提取方法.实验利用该方法在考生答案与标准答案之间中提取文本语义相似度评分特征,并利用该特征与老师评分进行相关度分析,实验结果表明该算法可以有效的表征考生答案和标准答案之间的文本语义相似度.
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文献信息
篇名 一种自发性口语评测文本语义相似度评分特征提取方法
来源期刊 集成技术 学科
关键词 自发性口语评测 文本语义相似度 词网络 Lesk算法
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 语音识别
研究方向 页码范围 29-34
页数 6页 分类号
字数 5826字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王岚 中国科学院深圳先进技术研究院 53 298 10.0 16.0
2 宋阳 中国科学院深圳先进技术研究院 12 62 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
自发性口语评测
文本语义相似度
词网络
Lesk算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
集成技术
双月刊
2095-3135
44-1691/T
大16开
深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
2012
chi
出版文献量(篇)
677
总下载数(次)
2
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