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摘要:
句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域占有很重要的地位,一些传统的计算方法只考虑句子的词形、句长、词序等表面信息,并没有考虑句子更深层次的语义信息,另一些考虑句子语义的方法在实用性上的表现不太理想。在空间向量模型的基础上提出了一种同时考虑句子结构和语义信息的关系向量模型,这种模型考虑了组成句子的关键词之间的搭配关系和关键词的同义信息,这些信息反应了句子的局部结构成分以及各局部之间的关联关系,因此更能体现句子的结构和语义信息。以关系向量模型为核心,提出了基于关系向量模型的句子相似度计算方法。同时将该算法应用到网络热点新闻自动生成算法中,排除文摘中意思相近的句子从而避免文摘的冗余。实验结果表明,在考虑网络新闻中的句子相似度时,与考虑词序与语义的算法相比,关系向量模型算法不但提高了句子相似度计算的准确率,计算的时间复杂度也得到了降低。
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特征项
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内容分析
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文献信息
篇名 基于关系向量模型的句子相似度计算
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 句子相似度 关系向量模型 句子语法 句子语义
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 信号处理
研究方向 页码范围 198-203
页数 6页 分类号 TP391
字数 7727字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0017
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 张东站 厦门大学信息科学与技术学院 43 357 9.0 18.0
2 殷耀明 厦门大学信息科学与技术学院 1 32 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
句子相似度
关系向量模型
句子语法
句子语义
研究起点
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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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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