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基于词汇语义信息的文本相似度计算
被引量：
31
1
作者
谷重阳
徐浩煜
+1 位作者
周晗
张俊杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第2期391-395,共5页
传统的文本相似度计算大多基于词匹配的方法,忽略了词汇语义信息,计算结果很大程度上取决于文本的词汇重复率。虽然分布式词向量可以有效表达词汇语义关系,但目前基于词向量的文本处理方法大多通过词汇串联等形式表示文本,无法体现词汇...
传统的文本相似度计算大多基于词匹配的方法,忽略了词汇语义信息,计算结果很大程度上取决于文本的词汇重复率。虽然分布式词向量可以有效表达词汇语义关系,但目前基于词向量的文本处理方法大多通过词汇串联等形式表示文本,无法体现词汇在语料库中的分布情况。针对以上问题,提出了一种新的计算方法。该方法认为基于统计的文本向量各元素之间存在相关性,且该相关性可通过词汇语义相似度表示。因此,利用词汇相似度改进了基于余弦公式的文本相似度计算方法。实验表明该方法在F1值和准确度评价标准上优于其他方法。
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关键词
文本相似度
词向量
词频—逆文档频率
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题名
基于词汇语义信息的文本相似度计算
被引量：
31
1
作者
谷重阳
徐浩煜
周晗
张俊杰
机构
上海
大学通信与信息工程
学院
中国科学院上海高等研究院新媒体无线技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第2期391-395,共5页
文摘
传统的文本相似度计算大多基于词匹配的方法,忽略了词汇语义信息,计算结果很大程度上取决于文本的词汇重复率。虽然分布式词向量可以有效表达词汇语义关系,但目前基于词向量的文本处理方法大多通过词汇串联等形式表示文本,无法体现词汇在语料库中的分布情况。针对以上问题,提出了一种新的计算方法。该方法认为基于统计的文本向量各元素之间存在相关性,且该相关性可通过词汇语义相似度表示。因此,利用词汇相似度改进了基于余弦公式的文本相似度计算方法。实验表明该方法在F1值和准确度评价标准上优于其他方法。
关键词
文本相似度
词向量
词频—逆文档频率
Keywords
text similarity
word embedding
TF-IDF
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于词汇语义信息的文本相似度计算
谷重阳
徐浩煜
周晗
张俊杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
31
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