融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究
一种综合多特征的句子相似度计算方法
１ 引言
在 自然语言处理领域 中，句子相似度计算是一个 基础而核心的研究课题 ， 它在现实中有着广泛 的应用 ， 如基于实例的机器翻译中通过句子相似度计算匹配相 似 的句子 ， 找到相似 的译文…： 基于常见问题集 （ Ｑ Ｆ ） Ａ 的问答系统中通过句子相似度计算找到与 问题相 匹配 的答案ｌ 信息检 索中利用句子相似度计算找到 与用 ２ ｌ 户检索需求相似的句子ｆ。 ３ 】 在句子相似度计 算中 ，根据汉语句子的不同表现 形式可 以概括为三类方 法：基于词特征 的句子相似度 计算、基于语义特征 的句子相似 度计算 、基于句法分
来度 量 句子 的 相似 度 ，最后 将 这三 个 方 面加 权 整合 计 算得 到 句子 的 相 似 度 。本 方法 综合 考 虑 了 句子 的
深层和袁层信息，并对 句子进 行 了词汇扩展 ，从 而使 句子相似度 计算更加准确。
关键 词： 句子相似度计 算：多特征： 树核 ： 权值
Ｍ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒＳｅ ｅ ｃ ｉ ｌ ｒ ｔ ｍｐｕｔ ｔｏ ｙ Ｉ ｅ ｒ ｔｎ ｕ ｔ Ｆｅ ｔ ｅ ｔ ｏ ｏ ｎｔ ｎ ｅ Ｓ ｍｉａ ｉｙ Ｃｏ ａ ｉ ｎ ｂ ｎｔ ｇ ａ ｉ ｇ Ｍ ｌｉ ａ ｕｒ ｓ —
ｐｒｖ ｏ ｓｂ ｃ ｕ ｅｂ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｄ ｓ ｒａ ｅｉｆ ｒ ｔｏ ｆｔ ｅｓ ｎ ｅ ｃ ｓｗｅｅｔｋ ｎ ｉｔ ｃ ｏ ｎ ｅ ，ａ ｄ ｔｅ ｅ ｉ ｕ ｅ ａ ｓ ｏ ｈｔ ｅｄ ｅ ｎ ｕ ｆｃ ｎ ｏ ｍａ ｉｎｏ ｅ ｔ ｎ ｅ ｒ ａ ｅ ｎ ｏａ ｃ ｕ ｔｄ ｎ ｈ ｈ
展 ，使得计算结果更为准确。
２ 常用的句子相似度计算方法
根据汉语句子 的不 同表现形式 ，可以将句子 的特
征 分 为 三 种 ：词特 征 、词 义 特 征 、 句 法特 征 。下 面 分
多特征融合的语句相似度计算模型
多特征融合的语句相似度计算模型。
知识专栏标题：深度探讨多特征融合的语句相似度计算模型一、引言在自然语言处理领域，语句相似度计算一直是一个重要的研究课题。
而多特征融合的语句相似度计算模型作为其中的一种方法，近年来备受关注。
本文将从多个角度深入探讨这一模型的原理、应用以及发展前景。
二、多特征融合的语句相似度计算模型原理多特征融合的语句相似度计算模型是基于多种特征进行计算，然后将这些特征进行融合，最终得出语句的相似度分数。
这些特征可以包括语义信息、句法结构、词向量表示等多个方面。
通过将这些特征进行融合，可以获得更全面、准确的语句相似度计算结果。
三、多特征融合的语句相似度计算模型应用这种模型在自然语言处理的许多领域都有着广泛的应用。
比如在信息检索中，可以通过计算查询语句与文档之间的相似度来进行文档排序；在问答系统中，可以通过计算问题与候选答案的相似度来进行答案的匹配；在文本对比中，可以进行抄袭检测等。
这些应用都需要准确的语句相似度计算，而多特征融合的模型能够很好地满足这一需求。
四、多特征融合的语句相似度计算模型的发展前景随着人工智能和自然语言处理技术的不断进步，多特征融合的语句相似度计算模型也将不断得到优化和拓展。
未来可能会有更多新颖的特征加入到模型中，也可能会结合深度学习等先进技术来提高模型的表现。
这将会为语句相似度计算领域带来更大的突破和进步。
五、个人观点和理解对于多特征融合的语句相似度计算模型，我个人认为它是一种很有效的计算方法。
通过融合多个特征，可以很好地弥补单一特征计算的不足，得到更全面、准确的结果。
随着人工智能技术的发展，这一模型的应用范围也将会越来越广泛，对于学术研究和实际应用都具有重要意义。
六、总结多特征融合的语句相似度计算模型作为自然语言处理领域的重要研究课题，在理论和应用上都具有重要意义。
通过本文的深入探讨，相信读者对这一模型的原理、应用以及发展前景有了更深入的了解。
未来，这一模型将会在自然语言处理领域继续发挥重要作用。
“深度学习”计算词和句子的语义相似度及应用
“深度学习”计算词和句子的语义相似度及应用深度学习技术在自然语言处理领域中的应用日益广泛，其中之一便是计算词和句子的语义相似度。
通过深度学习算法，我们可以更准确地理解句子或词语的语义，并将其应用到机器翻译、情感分析、问答系统等方面。
本文将从深度学习计算词和句子的语义相似度的原理、技术和应用进行详细介绍。
深度学习是一种机器学习技术，通过多层次的神经网络模拟人脑的结构，可以更好地处理自然语言中的复杂特征和规律。
在计算词和句子的语义相似度中，深度学习技术可以通过训练模型来学习词汇和句子的语义信息，从而实现语义相似度的计算。
深度学习计算词和句子的语义相似度的原理主要包括以下几个方面：1. 词向量表示：深度学习中常用的词向量表示方法包括word2vec、GloVe等。
它们通过将词汇映射到高维空间中的向量表示，实现了对词汇语义的抽象和表示。
在训练过程中，相似语境中的词汇会被映射到相邻的向量空间中，从而实现了对词汇语义相似度的计算。
2. 句子表示：除了词向量表示外，深度学习还可以通过循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制等方法来对句子进行表示。
这些方法可以将句子转化为固定维度的向量表示，从而实现了对句子语义的抽象和表示。
3. 神经网络模型：深度学习可以通过神经网络模型来学习词汇和句子之间的语义关系。
通过构建Siamese网络或孪生网络，可以学习词汇或句子的相似度，并基于此进行语义相似度的计算。
以上原理为深度学习计算词和句子的语义相似度提供了技术支持，通过训练模型可以实现对词汇和句子语义的理解和抽象，从而实现语义相似度的计算。
深度学习计算词和句子的语义相似度涉及到多种技术和方法，包括词向量表示、句子表示、神经网络模型等。
下面将分别介绍这些技术和方法的应用。
1. 机器翻译：在机器翻译中，深度学习可以通过计算源语言和目标语言之间的词或句子的语义相似度来改善翻译的质量。
通过学习源语言和目标语言之间的语义关系，可以更准确地进行句子的转换和翻译。
一种混合型的句子语义相似度计算方法
一种混合型的句子语义相似度计算
方法
一种混合型的句子语义相似度计算方法是将两个句子在得到它们的词表之后，采用一种混合型的方法进行句子语义相似度计算。
其核心思想是将句子中的单词用向量来表示，通过比较两个句子的向量来计算句子语义相似度。
首先，根据句子中的词语，使用词嵌入技术（word embedding）将每一个词都映射成一个对应的向量，例如Word2Vec或者GloVe等，比如，将“I love you”映射成[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]等。
然后，将句子中的每一个单词的向量求平均，得到句子的表示向量，比如：[0.25, 0.3, 0.35, 0.4]。
最后，将两个句子的表示向量进行比较，可以计算出句子之间的相似度，例如，使用余弦相似度来计算，将前文中的两个句子的表示向量分别为A，B，那么相似度的计算公式可以表示为：Sim(A, B) = A • B / |A| x |B|。
混合型的句子语义相似度计算方法可以用来计算句子之间的相似度，这种方法比较灵活，可以根据不同的需求，使用不同的词嵌入技术和相似度计算方法，来计算句子之间的相似度。
此外，混合型的句子语义相似度计算方法也可以用于检测文本中的某种特定的意图，比如可以通过语义相似度计算来检测客户问句中的意图，从而帮助智能客服系统更好的理解客户的意图。
混合型的句子语义相似度计算方法，既可以提取句子之间的语义信息，也可以检测文本中的某种特定的意图，可以有效地帮助智能系统理解文本信息，提高系统的准确性。
多特征融合的语句相似度计算模型
要的地位。例如： 基于实例的机器翻译中通过句子相似度计 算从实例库中查找与输入句最相似的例句； 在信息检索中通 过句子相似度计算找到与用户需求相似的句子； 在自动问答 系统中， 句子相似度反映的是问题与答案的匹配程度； 而在多 文档自动摘要系统中， 句子相似度可以反映出局部主题信息 的拟合程度。 随着国内外学者的深入研究， 句子相似度的计算也诞生 了许多不同的方法。目前的句子相似度计算方法有基于词 形、 词序匹配的方法[1-2]， 基于语义计算的方法[3]， 使用语义依存 的方法[4]， 基于骨架依存树的方法[5]， 基于编辑距离的方法[6]， 基 于模式的方法 [7] 等等。本文提出的多特征融合的句子相似度 计算模型， 主要从句子的词形、 词序、 结构、 长度、 距离和语义 这 6 种特征相似度考虑， 这些特征在表达句子信息时各有侧 重， 互为补充。对这些特征进行融合， 期望可以更加准确地衡 量句子的相似度。
表 1 实验结果
计算方法 TD-IDF 语义依存 多特征融合 测试句子/个 100 100 100 结果正确的句子/个 43 82 87 准确率（ / %） 43 82 87
其中： C 是两个词类序列中相同结点的数目， Di 是一个环中非 合并结点的数目， E 是两个词类序列中总的结点数 （词类数， 重 复计算） 。Wi 是第 i 个相同结点 （词类） 的权值， Wj 是环中第 j 个 结点的权值， Wk 是所有结点 （词类） 中第 k 个结点的权值。
1
引言
句子相似度计算在自然语言处理的各个领域都占有很重
2 多特征融合的句子相似度计算 2.1 词形相似度
反映两个句子中词语在形态上的相似程度， 以两个句子 中所含有相同词的个数来衡量。在这里计算时要去掉停用 词。设 S1、 S2 为两个句子， 则 S1 和 S2 的词形相似度为： SameWord (S1 S 2) Sim1(S1 S 2) = 2* Len(S1) + Len(S 2) 为句子 S 中词的个数。 （1）
语义相似度计算及其应用研究
语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。
我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。
随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。
在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。
我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。
其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。
语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。
根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。
因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。
句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。
信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。
在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。
语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。
通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。
概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。
在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。
例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。
多特征结合的词语相似度计算模型
多特征结合的词语相似度计算模型张培颖;房龙云【摘要】词语相似度计算在基于实例的机器翻译、信息检索、自动问答系统等有着广泛的应用。
词语相似度的计算一般都是在基于《知网》的义原的基础上，通过计算概念之间的相似度来获取。
文中在综合考虑义原距离、义原深度、义原宽度、义原密度和义原重合度的基础上，利用多特征结合的方法计算词语相似度。
为了验证算法的合理性，利用Miller和Charles文献给出的基准词作为测试集合，将计算得到的词语相似度的值与专家值进行比较，计算其皮尔逊相关系数，计算结果达到了0.852。
实验结果表明多特征结合的词语相似度计算和专家评定的词语相似度计算非常吻合。
%Semantic similarity computing has been widely used in machine translation based on example,information retrieval and auto-matic question answering systems. Word similarity computation is generally based on the original in "HowNet",through calculating the degree of similarity between concepts to obtain. In this paper,in consideration of the original distance,depth,width,density and contact ratio,use the method with multi-features to compute word similarity. In order to verify the rationality of the algorithm,using the bench-mark of words given by Miller and Charles literature as a test set,make a comparison between the word similarity computation values and expert value,calculating the Pearson correlation coefficient,the calculation results is 0. 852. Experimental result show that the word simi-larity computation of multi-features combination is identical with expert estimation.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2014(000)012【总页数】4页(P37-40)【关键词】词语相似度;知网;同义词词林;语义距离【作者】张培颖;房龙云【作者单位】中国石油大学华东计算机与通信工程学院，山东青岛 266580;哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术学院，广东深圳 518055【正文语种】中文【中图分类】TP391.1词语相似度计算在中文信息处理领域有着重要的应用。
一种计算组合词汇语义相似度的方法
２１ ０ ０年 ８月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎｓａ ｄ Ｓ ｆｗａｅ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｏｔ ｒ
Ｖｏ ｜ ７ Ｎｏ ８ ｌ２ ．
Ａｕｇ ２ ０ ． ０１
一
种 计 算 组 合 词 汇 语 义 相 似 度 的 方 法
ａ ｄ ｍｅｈ ｄ ｏ ｕ ｎ ｃ ｍｐ ｔ ｇ ｓｍｉ ｒ ｙ ａ ｎ ｉ ｌ ｏ ｄ ， ｕ ｅ ｉ ｖ ｌ ｅｔ ｅ ｓｍｉ ｒｔ ｏ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｗ ｒｍｏ ｅｌ ｘｃ ｏ ｉ ａｉｎ ． ｎ ｔ ｏ ｓ ｃ ｓｏ ｏ ｕ ｉ ｉ ｌ ｉ ｍｏ ｇｓｍｐ ｅ ｗ ｒ ｓ ｂ ｔ ｗ ｏ ｖ ｈ ｉ ｌ ｉ ｃ ｍｐ ｔｔ ｆ ｏｏ ｒ ｅ ｉａ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｓ ｆ ｎ ａｔ ｆ ｎ ａ ｙ ｏ ｔ ｌ ｏ
关 键 词 本体 组 合 词 汇 语 义 相 似 度 Ｗｏｄ ｅ ｒＮ ｔ
Ａ ＥＴＨｏＤ Ｍ ＦｏＲ ＣＯＭ ＰＵＴＩ ＮＧ ＥＭ ＡＮＴＩ Ｓ Ｍ Ｉ Ｓ Ｃ Ｉ ＬＡＲＩ ＴＹ Ｆ ＣＯＭ ＢＩ ｏ ＮＡＴＩ ｏＮ ｏＲＤＳ Ｗ
ＷｕＸ ｅ ｎ Ｈ ｅ ｇ ｕｊ ｅＦ ｎ ｕ
模型 ， 该模型在集合理论 的基础上 ， 过属 性集的相似程 度计 算 通
０ 引 言
本体在 自然语言处理 、 工智能 、 人 语义 Ｗｅ 、 ｂ 数据集 成等 领 域获得 了广泛 的重视 。语 义相 似度研究 了概念 问 的语 义关 系 ， 主要考虑了两个概念 的相似程度 。语义相似度计算是许 多领域
相似度 ， 因此对属性集的要求较高 ； 于距 离的语 义相似度计 算 基 模型 ， 该模 型通过预先定义好的语义网络计算相似度 ， 网络结 构 对相似度 的计算有很大影 响 ； 基于信息 内容的相似度计算模型 ，
多特征融合的文本相似度方法
现代电子技术Modern Electronics Technique2023年6月1日第46卷第11期Jun.2023Vol.46No.110引言伴随着互联网的急速发展，软件不断更新，如雨后春笋般被开发，人们每天产生亿级以上的数据，在数据不断更新的现今社会，如何从大量数据中获取有用的信息，同时避免相同数据的显示，例如：刷屏现象等，导致浏览者在浏览时看见大量相似的数据，降低了浏览者的兴趣和耐心。
自然语言处理因此得到了很好的发展，越来越多相关算法得到了很好的研究与应用，相应产生的课题也得到了很多研究者的青睐。
现在较多使用的文本相似度算法是基于传统的统计方法，这些算法只考虑了文本在结构上或者语义上的相似度，因此得到的结果准确率不高；其次，深度学习的算法未能充分提取文本中价值性比较高的信息，同时对语言的可解释性比较差，又缺乏对文本上下文信息的考虑，在特征分配权重时考虑的因素太片面。
多特征融合的文本相似度方法邹丽强，何月顺（东华理工大学，江西南昌330013）摘要：通过从多方面考虑在自然语言处理中文本相似度的问题，从而提升文本相似度计算的准确性。
提出一种多特征融合的文本相似度方法，该方法使用Jaro Distance 编辑距离算法结合相同词计算文本结构相似度，使用长短时记忆网络的双塔模型算法计算文本语义相似度，使用融合多向量模型的双向长短时记忆网络的注意力算法计算文本相似度。
考虑上述三种特征，通过线性加权调整模型的权重以避免其中任意一种方法计算出的相似度过大或者过小对最终的文本相似度造成不好的影响。
以文本相似度的实验值与真实值的均方误差作为衡量标准，均方误差越小方法效果越好。
实验结果表明，MFTM 算法比WBLSA 、MVBLSA 算法的MSE 值在SICK 数据集上平均降低了5.4%、1.276%，因此，提出的算法在文本相似度计算上的效果更好。
关键词：特征融合；文本相似度；改进编辑距离；长短时记忆网络；双塔模型；注意力机制中图分类号：TN911.1⁃34；TP391.1文献标识码：A文章编号：1004⁃373X （2023）11⁃0103⁃06Method of text similarity based on multi⁃feature fusionZOU Liqiang,HE Yueshun(East China University of Technology,Nanchang 330013,China)Abstract ：The accuracy of text similarity calculation is improved by considering the problem of text similarity in natural language processing from many aspects.A text similarity method with multi⁃feature fusion is proposed.In this method,the Jaro Distance editing distance algorithm is used to combine with the same word to calculate text structure similarity,the long short⁃term memory deep structured semantic model algorithm is used to calculate text semantic similarity,and the Bi long short⁃term memory attention algorithm fused with multi⁃vector models is used to calculate text similarity.In consideration of the above three features,the weights of the model are adjusted by linear weighting to avoid any negative impact on the final text similarity caused by the similarity calculated by either method being too large or too small.The mean square error between the experimental andreal values of text similarity is used as a measure standard,and the smaller the mean square error,the better the method works.The experimental results show that the MFTM algorithm has an average reduction of 5.4%and 1.276%in MSE values compared to WBLSA and MVBLSA algorithms on the SICK data set.Therefore,the proposed algorithm has better effect on the text similarity calculation.Keywords ：multi⁃feature fusion;text similarity;improved edit distance;long short⁃term memory;deep structured semanticmodel;attention mechanismDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.11.019引用格式：邹丽强，何月顺.多特征融合的文本相似度方法[J].现代电子技术，2023，46（11）：103⁃108.收稿日期：2022⁃12⁃09修回日期：2022⁃12⁃30基金项目：国家自然科学基金资助项目（41872243）103现代电子技术2023年第46卷基于以上问题，本文提出了一种多特征融合的文本相似度方法，从多方面计算两个文本之间的相似程度，从而使相似度计算更加的准确。
多特征融合的句子语义相似度计算方法
ZHAI She-ping12, LI Zhao-zhao1+ , DUAN Hong-yl, LI Jing , DONG Didi
(1 School of Computer Science and Technology , Xi.n University of Posts and Telecommunications , Xi'an 710121, China； 2. Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing , Xi?an University of Posts and Telecommunications , Xi'an 710121 , China)
算方法。提取句子的词形特征、词序特征及句长特征，使用层次分析法进行权重分配，计算结构相似度；利用本体图中最 短路径定义语义距离，基于语义距离计算句子语义相似度；对结构相似度和语义相似度进行特征加权，构建多特征融合的 句子语义相似度计算方法。实验结果表明，该方法取得了 72. 5%的F-度量值，与传统余弦相似度和基于关键词的相似度算 法相比提高了 12%。 关键词：句子相似度；结构相似度；语义相似度；本体；层次分析法
多特征融合的相似度计算
基于多特征融合的句子相似度计算1赵妍妍1,2秦兵1,2刘挺1,2张俐2,3苏中2,3（1．哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室哈尔滨 150001；2．哈尔滨工业大学-IBM中国研究实验室哈尔滨 150001；3．IBM中国研究中心北京 100085）摘要：句子相似度计算在中文自然语言处理领域有着非常广泛的应用背景。
本文通过对句子的深入分析，在分别对基于句子的词特征，词义特征以及句法特征的句子相似度计算的基础上，提出一种基于多特征融合的句子相似度的计算方法。
该方法通过对不同的特征加不同的权值来调节各个特征对相似度计算的贡献，从而使计算结果达到最优。
该方法与其他方法相比，描述句子的信息更加全面，从而使句子相似度计算更加准确。
关键词：句子相似度计算；多特征融合；权值Sentence Similarity Computing Based on Multi-Features CombinationYanyan Zhao1,2 Bing Qin1,2 Ting Liu1,2 Li Zhang2,3 Zhong Su2,3(1. Information Retrieval Laboratory School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology Harbin 150001; 2.Harbin Institute of Technology – IBM China Research Laboratory Harbin 150001; 3.IBM China Research Lab Beijing 100085 )Abstract: Sentence similarity computing has been widely used in the field of natural language processing. Through the in-depth analysis of sentence and the sentence similarity computing method based on the keywords feature, the semantic feature and the syntactic feature, we propose a new method based on the multi-features combination. Using the weight to describe the contribution of each feature of the sentence, then we can get a better experiment result. Comparing to other sentence similarity computing methods, our method can fully describe the features of the sentence, and then we can get the more accurate result.KeyWords: sentence similarity computing; multi-features combination; weight1基金资助：本文得到国家自然科学基金重点项目（60435020）资助。
多特征融合的新闻聚类相似度计算方法
多特征融合的新闻聚类相似度计算方法李俊峰【摘要】随着网络的发展,互联网已经成为了最重要的新闻媒介.网络上的新闻报道能广泛传播,对社会有着深刻的影响.因此互联网新闻事件的监督和挖掘分析,对政府,企业有着巨大的价值.在进行新闻报道分析的时候,最为重要的任务之一就是把网络上类别杂乱,来源广泛的新闻进行识别和归类.新闻归类主要是基于通用的聚类的方法,其中一项基本的技术就是新闻报道相似度计算.根据需求不同,新闻聚类类别可以是一个事件,或者是一领域.本文针对事件的新闻报道聚类,提出了一种混合特征的相似度计算方法.采用了Tf-Idf和n-gram结合的向量空间模型来得到文本相似度,再通过规则识别出新闻文本中的时间,地点等关键信息,进行关键信息匹配度计算,最后再把两个相似度结合作为最终匹配度.实验表明,混合特征的方法明显提高了事件聚类的准召率.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2017(038)012【总页数】6页(P170-174,189)【关键词】计算机应用技术;话题发现;聚类;文本相似度【作者】李俊峰【作者单位】北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876【正文语种】中文【中图分类】TP391.3根据需求不同，新闻聚类类别可以是一个事件，或者是一领域。
本文针对事件的新闻报道聚类，提出了一种混合特征的相似度计算方法。
采用了 Tf-Idf和n-gram结合的向量空间模型来得到文本相似度，再通过规则识别出新闻文本中的时间，地点等关键信息，进行关键信息匹配度计算，最后再把两个相似度结合作为最终匹配度。
实验表明，混合特征的方法明显提高了事件聚类的准召率。
随着互联网的发展和普及，网络上信息体量呈指数增长，深刻影响了人们的生活的各方面。
同时越来越多的媒体都利用互联网通过论坛、博客、微博等平台发表新闻和评论，事件经网络传播，能迅速得引起大量民众关注，形成网络热点。
在这种情况下，对互联网新闻报道的监督和分析无疑对企业和政府有着巨大的用处。
句子相似度计算方法
句子相似度计算方法
句子相似度的计算方法有多种，以下是一些常见的方法：
1. 欧氏距离：欧氏距离是一种计算多维空间中两点之间距离的方法，它可以通过句子中的词向量来表示句子，然后计算两个句子之间的欧氏距离。
2. 余弦相似度：余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似度的方法，它通过计算两个向量的夹角的余弦值来衡量相似度。
在句子相似度计算中，可以将句子表示为词向量，然后计算两个句子向量的余弦值。
3. 词袋模型：词袋模型是一种将句子表示为词频向量的方法，通过统计每个词在句子中出现的次数来构建词频向量，然后计算两个句子向量之间的相似度。
4. 深度学习方法：深度学习方法是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以通过训练神经网络来计算句子之间的相似度。
深度学习方法可以通过多种形式来实现，如卷积神经网络、循环神经网络等。
以上是常见的句子相似度计算方法，每种方法都有其优缺点，可以根据具体需求选择合适的方法。
融合词向量的多特征问句相似度计算方法研究
达， 它将 词映射到一 个低维 的向量空间 中 （ 通 常在几 十
现代计算机 ２ ０ １ ７ ． ０ ６ 中 囝
＼
研究与开发
为Ｗ 的上下文 ， Ｄ为语料集 。
输入 层 投 影层 输 出层
图１ Ｃ Ｂ ＯＷ 模 型
输 入 层 投 影层 输 出层
析， 将其转 化 为一棵 依存 句法分 析树 。忽 略 它的根 节 点 和 弧 的指 向 ， 我 们 可 以得 到 一 个 无 向的 依存 关 系 图 。例如 ， “ 十 月份 的成都 有什 么推荐 的景 点吗 ？ ” ， 相
应的无 向依存关 系图如图 ３所示 。
词” ， 忽 略了句法上相 连词项 间的关 联信息 以及 句子整
体 的结构信 息。基 于句法分析 的方法 ， 按依存关系 的有
降 低计 算 的复 杂度 ， 从 而提 高方 法 的实 际应 用 价值 。
另外 ， 与语 义字典相 比， 词 向量 它可以针对特定 的语 料 进行训 练 ， 既方便领 域 内词 向量 建模 ， 也可 以针对不 同 的语料规模进行灵 活扩展 。 Ｗｏ ｒ ｄ ２ ｖ ｅ ｃ是 谷歌 ２ ０ １ ３年发 布 的词 向量 训练 与
曹莉丽 ， 王未央
（ 上海海 事大学信息工程学院 ， 上海 ２ ０ １ ３ ０ ６ ）
摘要：
问句 的相似度计算 是 自动问答系统 的关键部分 ， 而现有的计算模型准确率较低 。为此 ， 应 用 Ｗｏ ｒ ｄ ２ ｖ ｅ ｃ 建立带有语义
的词 的 向量表示 ， 提 出一种利用词 向量距离 ， 结合词项权 重 、 句子长度等 因素 的问句相似度计算方法 。该 方法综合考 察 两个句子 的语义 信息 ， 句法信息 ， 词 的表层信息来测量 问句的相似度 。实验部分设计 四种 问句相似度 计算方法 ， 结
融合词性特征的中文句子相似度计算方法
2020年1月计算机工程与设计Jan2020第41卷第#期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.41No.1融合词性特征的中文句子相似度计算方法吴浩#2,艾山•吾买尔12+,卡哈尔江•阿比的热西提12,王路路#2,吐尔根•依布拉音12（1.新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046； 2.新疆大学新疆多语种信息技术实验室，新疆乌鲁木齐830046）摘要：为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题，结合现有的句子相似度算法，提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。
在高精度的自动词性标注基~上，方法一通过词性信息调整不同词性的单词对句子相似度的影响，方法二使用词性信息选择句子中较为关键的单词进行计算。
对比实验中，方法一在实验任务中取得了最高的准确率，方法二具有较优的准确率和较快计算速度，实验结果表明了两种方法的有效性。
关键词：句子相似度；词性；权重；词向量；语义中图法分类号：TP391文献标识号：A文章编号：1000-7024（2020）010150-06doi：10.16208/j.issnl000-7024.2020.01025Method of computing Chinese sentence similarity based onpart-of-speech featureWU Hao1,2,Aishan Wumaier0^?+,Kaheerjiang Abiderexiti1,2,WANG Lu-lu1,2,Tuergen Yibulayin&(1.College of Information Science and Engineering,Xinjiang University,Urumqi830046,China；2.Xinjiang Laboratory of Multi-Language Information Technology,Xinjiang University,Urumqi830046,China) Abstract：To solve the problems of high cost of manual tagging and low accuracy of automatic tagging in sentence similarity calculationuEingEyntacticinformationEuchaEdependencyparEinginrecentyearE&twomethodEwerepropoEedtocomputeEen-tence similarity using POS(part-of-speech)features.On the basis of high-precision automatic POS tagging,the first method was used to adjust the influence of different words on sentence similarity through POS information,and the second method was used to select the key words adopting POS information in the sentence for calculation.Results of contrast experiments show that the firsPmePhod achievesPhe highesPaccuracy inPhe experimenPalPasks&andPhe second mePhod has accepPable accuracy and high calculation speed at the same time.Key words：sentence similarity；POS；word2vec；word weight；semantic2引言句子相似度计算是自然语言处理任务中较为基础的研究任务，具体应用包括反映自动问答系统中的问题匹配程度检测文档摘要的句子重要性对句子级别的文本分类3等。
一种基于词语多原型向量表示的句子相似度计算方法
一种基于词语多原型向量表示的句子相似度计算方法作者：郭鸿奇李国佳来源：《智能计算机与应用》2018年第02期摘要：针对词语向量化表示的问题，根据词语词向量表示的思想以及借助多义词词典，在K-means聚类多义词语上下文表示的基础上，获得词语的多原型向量表示。
对句子中的多义词语，通过计算词语多原型向量表示与词语上下文表示的相似度来进行词义消歧，根据2个句子集中共有词语和差异词语的词义相似度，给出一种基于词语多原型向量表示的句子相似度计算方法，实验结果显示了该方法的有效性。
关键词：词语多原型向量表示；词义消歧；句子相似度Abstract：In view of vectorized representation of word according to the idea of Word Embedding as well as the use of external polysemy dictionary on the basis of polysemous words context representation based on K-means clustering algorithm，the paper presents a method for obtaining a word's multi-prototype vector representation. Word sense disambiguation is performed on polysemous words in sentences by calculating the similarity between the word multi-prototype vector representation and the words context representation. According to the semantic similarity of the common words and the difference words in the two sentence sets a sentence similarity computation method based on multi-prototype vector representation is given. The experimental results show the effectiveness of the method.Key words： multi-prototype vector representation；word sense disambiguation；sentence similarity引言词语是语言的基本组成单元，词语的向量表示在自然语言处理任务中有着广泛的应用。
基于词向量的句子相似度计算及其应用研究
基于词向量的句子相似度计算及其应用研究郭胜国;邢丹丹【摘要】Currently,the computer aided translation has great limitation on similarity calculation,and its accuracy is low. For the specific field,the training corpus about the field was collected,and the word vector model of English and Chinese was constructed by using word2vec developed by Google to design and implement the similarity calculation method of Chinese sen⁃tences. The similarity calculation method of combining word vector Jaccard similarity with word vector dependent syntax is pro⁃posed. The experiment results show that effect of the proposed method has more improvement than that of the traditional method. The similarity algorithm of relevant English and Chinese sentences is packaged by means of interface form. The similarity calcu⁃lation module of Huajian IAT system was put into practical application as a commodity software.%目前计算机辅助翻译在相似度计算方面存在很大的局限性，精度较低。
基于句子的多属性融合相似度计算方法
基于句子的多属性融合相似度计算方法
袁绍正;周艳平
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2022(31)4
【摘要】针对现有的句子相似度计算方法没有考虑句子中的关键词的多属性信息,无法更好衡量句子相似度的问题,综合考虑句子的结构和包含的属性,提出一种基于句子的多属性融合相似度计算方法.该方法通过提取句子的词频属性、词序属性、词性属性及句长属性,采用层次分析法(AHP)计算出各属性的权重,并验证权重值的合理性,继而加权融合4种属性的相似度.将本文提出的多属性融合相似度计算方法在构建的数据集上进行实验,验证此方法的可靠性及可行性,并以召回率、准确率以及归一化F-度量值为标准和其他传统方法进行对比分析,结果表明,该方法不仅有着均衡的召回率和准确率,且F-度量值较高,达到83.57%.
【总页数】6页(P303-308)
【作者】袁绍正;周艳平
【作者单位】青岛科技大学信息科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于多特征融合的句子相似度计算方法
2.融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究
3.多特征融合的句子语义相似度计算方法
4.融合词性特征的中文句子相似度计算方法
5.融合句子结构特征的汉老双语句子相似度计算方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Байду номын сангаас 李
峰 等： 融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究
609
overlapping words. Regarding the aspect of sentence structure, the method takes both overlapping word order and sentence length conformity into consideration. Finally, this paper designs and implements four different sentence similarity calculating methods, and further develops an experimental system. The experimental results show that the method proposed in this paper can get satisfactory results and the combination and optimization upon the features of words and sentence structures can improve the accuracy of sentence similarity calculating. Key words: word embedding; sentence similarity; Word2vec; algorithm design 摘 要： 在归纳常见的句子相似度计算方法后， 基于 《人民日报》 3.4 万余份文本训练了用于语义相似度计算的
E-mail: fcst@ Tel: +86-10-89056056
融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究*
李 峰 1,2+， 侯加英 3， 曾荣仁 1， 凌 晨1
1. 中国人民解放军后勤科学研究所， 北京 100166 2. 北京航空航天大学 计算机学院， 北京 100191 3. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院， 昆明 650504
ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2017/11(04)-0608-11 doi: 10.3778/j.issn.1673-9418.1604029
Research on Multi-Feature Sentence Similarity Computing Method with Word Embedding������
LI Feng1,2+, HOU Jiaying3, ZENG Rongren1, LING Chen1
1. Logistics Science Research Institute of PLA, Beijing 100166, China 2. School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China 3. School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650504, China + Corresponding author: E-mail: li_bopr@ LI Feng, HOU Jiaying, ZENG Rongren, et al. Research on multi-feature sentence similarity computing method with word embedding. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2017, 11(4)： 608-618. Abstract: Based on the summarization of sentence similarity computing methods, this paper applies 34 000 pieces of texts of People ������s Daily to train word vector space model for semantic similarity computing. Then, based on the trained word vector model, this paper designs a multi-feature sentence similarity computing method, which takes both word and sentence structure features into consideration. Firstly, the method takes note of possible effects of the number of overlapping words and word continuity, and then applies word vector model to calculate the semantic similarity of non* The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61370126 ( 国家自然科学基金); the National High Technology Research and Development Program of China under Grant No. 2015AA016004 (国家高技术研究发展计划 (863 计划)); the National Social Science Foundation of China under Grant No. 15GJ003-154 ( 国家社会科学基金); the Fund of the State Key Laboratory of Software Development Environment under Grant No. SKLSDE-2015ZX-16 ( 软件开发环境国家重点实验室探索性自主研究课题 基金). Received 2016-04, Accepted 2016-06. CNKI 网络优先出版: 2016-06-23, /kcms/detail/11.5602.TP.20160623.1401.020.html