问答系统中问句相似度研究

• 作者: 刘亮亮 宋文闯 张再跃
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 问题元 关键字扩展 TF-IDF 句子相似度 问答系统
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 148-152
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 6693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191544

摘要

百度知道中用户提出问题较短,采用常规基于空间向量的TF-IDF句子相似度计算、基于语义依存关系的句子相似度计算等方法往往很难较好完成其相似度计算.鉴于此,基于长度较短问句的特点,引入问题元和词模思想,对用户问题进行分解,并与传统相似度计算方法相融合,提出新的相似度计算方法.对于长度低于20个词的问句,与传统TF-IDF方法相比,F1值提高了12％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张再跃	江苏科技大学计算机学院	40	154	7.0	11.0
2	刘亮亮	上海对外经贸大学统计与信息学院	14	9	2.0	3.0
3	宋文闯	江苏科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0