基于子树匹配的文本相似度算法

• 作者: 张佩云 陈传明 黄波
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 元数据 子树匹配 语义 文本相似度
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 226-234
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 8846字
• 语种: 中文

摘要

为降低文本向量维度，提高文本间语义相似度度量性能，综合利用统计方法与语义词典的优势，提出一种文本相似度算法。基于文本生成元数据特征向量，减少向量空间维度，设计基于子树匹配的文本相似度算法，借助子树加速对文本相似度的计算，并通过将文本元数据特征向量与子树进行相似度语义匹配，提高文本相似度计算时语义相似度度量的准确性。该算法考虑到对元数据中同义词的语义理解，加强文本之间相似度度量时的语义覆盖能力。实验结果表明文中所提出的方法是可行和有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈传明	安徽师范大学数学计算机科学学院	21	124	7.0	11.0
2	黄波	南京理工大学计算机科学与技术学院	37	257	8.0	15.0
3	张佩云	安徽师范大学数学计算机科学学院	19	199	8.0	14.0