一种基于向量词序的句子相似度算法研究

被引：14

作者：

程志强 ^{[1
]}

闵华松 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 武汉科技大学信息科学与工程学院

[2] 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心

来源：

计算机仿真 | 2014年 / 31卷 / 07期

关键词：

向量空间模型; 特征领域权重; 词序;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

针对传统的句子相似度算法在句法结构等方面存在匹配率低的问题。为提高相似度计算的准确性,提出了一种改进的基于向量距离词序的句子相似度算法,从特征领域权重和词序方面进行改进,通过建立相应的领域特征集,对于相关领域的特征项给予更高的权重,同时,在向量空间模型的基础上,引入词序因子,计算句子词序相似度。使用包含6个领域的2651个句子作为语料库,实验结果表明,改进方法使特征领域内句子相似度计算的准确度得到提高。

引用

页码：419 / 424

页数：6