基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对现有方法中没有考虑反义、否定信息而无法全面衡量句子相似度的问题,提出了一种基于多特征融合的句子相似度计算方法.在传统的基于语义特征的相似度计算方法中引入了反义信息和否定信息,有效解决了传统方法不能确定句子是否表达相反语义的问题,并将包含反义信息和否定信息的语义特征与词频、句长、词序等表面信息特征相结合,采用层次分析法构建了多特征融合的句子相似度计算方法.设计了两组实验,验证了多特征融合的句子相似度计算方法的可行性及有效性.
推荐文章
基于互译特征词对匹配的老-汉双语句子相似度计算方法研究
老-汉双语词典
相似度计算
算法改进
双语句对识别
词汇互译
实验验证
融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究
词向量
句子相似度
Word2vec
算法设计
基于多特征融合的句子语义相似度计算
句子相似度
多特征
词权重
知网
问答系统
基于语义依存的汉语句子相似度计算
相似度计算
语义
依存结构
自然语言处理
多文档文摘
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多特征融合的句子相似度计算方法
来源期刊 北京信息科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 句子相似度 表面特征 语义特征 层次分析法
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 计算机技术及应用
研究方向 页码范围 45-49,55
页数 6页 分类号 TP391
字数 3642字 语种 中文
DOI 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2017.05.009
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 张仰森 北京信息科技大学智能信息处理研究所 104 721 15.0 23.0
2 黄姝婧 北京信息科技大学智能信息处理研究所 2 6 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (79)
共引文献  (109)
参考文献  (13)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (12)
二级引证文献  (16)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2006(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2007(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2008(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2009(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2010(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2011(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2012(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2013(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2014(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2015(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2019(11)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(8)
2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
句子相似度
表面特征
语义特征
层次分析法
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
北京信息科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1674-6864
11-5866/N
大16开
北京市
1986
chi
出版文献量(篇)
2043
总下载数(次)
10
总被引数(次)
11074
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导