基于马尔科夫模型的汉语语句相似度计算

• 作者: 林燕芬 王忠建 郜炎峰
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 马尔科夫 语句相似度 相邻词 词形
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: O177
• 字数: 4220字
• 语种: 中文

摘要

语句相似度计算在自然语言处理领域是一项非常重要的实用技术,基于马尔科夫模型的汉语语句相似度计算方法通过对语句进行分词处理、构建特征词向量以及权重值向量的方式实现了语句相似度计算.该方法以关系向量模型为基础,通过深入研究汉语语句的特征,利用前后相邻词的共现对权重值向量进行加权处理,以调整不同特征词的权重.方法重点考虑了关键词词形的相似度,结合了句长、词序等表面信息的相似度,并考虑了同义词的情况.最后采用两种不同的方案与关系向量模型进行了对比实验,结果表明方法可以更好的处理长度差很大的两个语句的相似度计算问题,尤其在检索相关新闻标题时准确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠建	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	10	16	2.0	3.0
2	郜炎峰	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	3	5	1.0	2.0
3	林燕芬	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	3	5	1.0	2.0