基于公共词集对长篇小说相似度的研究

• 作者: 李绍昂 郭涛 霸元婕
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 公共词集 小说相似度 上下文约束
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 11-13,10
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2018.10.003

摘要

传统的文本相似度计算基于向量空间模型(VSM),文本映射成独立的、互不关联的词构成的向量.由于长篇小说具有比普通文本更为复杂的构成元素,以及更加紧密的上下文联系,传统算法忽略词项的上下文联系,并且产生高维向量,因此算法的效率和精度不理想.为此,本文基于公共词集对长篇小说进行相似度计算,并对公共词集进行上下文约束检查,得到关联比较紧密的词集,作为小说的主要特征.实验结果表明,对于某些小说类型,效果有很大的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭涛	吉林大学计算机科学与技术系	5	5	1.0	2.0
2	霸元婕	吉林大学计算机科学与技术系	4	2	1.0	1.0
3	李绍昂	吉林大学计算机科学与技术系	2	2	1.0	1.0