基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
text2vec-base-chinese-sentence相似度计算
text2vec-base-chinese-sentence是一个用于计算中文句子相似度的模型。
它基于文本向量化技术，将文本转换为向量表示，并使用余弦相似度来衡量两个句子的相似程度。
要计算text2vec-base-chinese-sentence的相似度，可以按照以下步骤进行：
1. 准备数据：准备两个需要比较相似度的中文句子。
2. 预处理：对句子进行分词、去除停用词等预处理操作，以便模型正确理解句子的含义。
3. 模型加载：加载text2vec-base-chinese-sentence模型。
4. 向量化句子：使用模型将两个句子分别转换为向量表示。
5. 计算余弦相似度：使用余弦相似度公式计算两个向量的相似度。
需要注意的是，text2vec-base-chinese-sentence模型是一个基于文本向量化技术的模型，因此需要保证输入的句子在语义上具有代表性，否则可能无法得到准确的结果。
同时，对于不同的数据集和任务，可能需要调整模型的参数或使用其他更合适的模型来提高相似度计算的准确性。
基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
(北京理工大学 计算机科学技术学院 , 北京 100081)
摘 要 : 提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法. 该方法分为两步 :第一步采用基于问句句型模板规则匹 配的方法提取问句语义表征 ;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度. 采用该方法开发了一个面向常问问 题集 ( FAQ) 的问答系统. 实验结果表明 ,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为 85 %. 关键词 : 问句语义表征 ; 语义相似度 ; 中文问句 ; 语义块 中图分类号 : TP 391 文献标识码 : A
for j = 1 to m { if s ( w i + j)〈 〉tj 匹配不成功 ,返回 ;
}
for each example of R { for each item of t he example if ( d ( ek , w i + k) > 阈值 ψ) break ; 记录当前匹配实例的分数 , 并保存作为 最佳匹配实例 ;
}
最终规则匹配的结果是得分最高的实例对应的 规则 ;
返回匹配的分数. 115 问句句型模板规则匹配
通过分析大量的真实问句 , 作者构建了一个包 含 157 个问句句型模板规则的规则库. 11511 问句句型模板规则的组织
句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用
句子形态上的相似性。其计算方法如下：
! " ＬｅｎＳｉｍ（ Ｓ１， Ｓ２） ＝１－ 绝对值
Ｌｅｎ（ Ｓ１） － Ｌｅｎ（ Ｓ２） Ｌｅｎ（ Ｓ１） ＋ Ｌｅｎ（ Ｓ２）
其中 Ｌｅｎ（ Ｓｉ） 表示 Ｓｉ 中（ 关键） 词的个数， ｉ＝１， ２。
定义 ３ 词序相似性 ＯｒｄＳｉｍ（ Ｓ１， Ｓ２）
从关键词的顺序上来标注句子的相似性， 反映两个句子中
的疑问词及停用词表中的词， 如： 为什么、怎么样、如何、的、地、
得等。Ｗｏｒｄ（ Ｓｉ） 表示 Ｓｉ 中的关键词个数， ｉ＝１， ２。 在实践过程中发现名词和动词在句子的信息量。一个句子的中心
信息基本上都是围绕着动词和名词来展开的， 所以在进行计算
的时候也特意加大了名词和动词的重要程度， 将句子的重心落
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机工程与应用
２００８， ４４（ １） １６５
句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用
周法国， 杨炳儒 ＺＨＯＵ Ｆａ－ ｇｕｏ， ＹＡＮＧ Ｂｉｎｇ－ ｒｕ
北京科技大学 信息工程学院， 北京 １０００８３ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂｅｉｊｉｎｇ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３， Ｃｈｉｎａ
ＺＨＯＵ Ｆａ － ｇｕｏ， ＹＡＮＧ Ｂｉｎｇ－ ｒ ｕ．Ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｓｉｍｉｌａｒ ｉｔｙ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｑｕｅｓｔｉｏｎ ａｎｓｗｅｒ ｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ ｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２００８， ４４（ １） ： １６５－ １６７．
汉语词语相似度计算方法分析
汉语词语相似度计算方法分析汉语词语相似度计算方法分析随着人工智能的发展，自然语言处理技术的应用越来越广泛。
在自然语言处理中，汉语词语相似度计算是一个非常重要的技术。
汉语词语相似度计算可以用于文本相似度计算、信息检索等方面。
本文将介绍汉语词语相似度计算的常用方法及其优缺点，并对未来研究方向进行探讨。
一、基于词语相似度计算的方法1. 基于语义关联度的方法这种方法是根据单词的语义，计算两个词的相似度。
最常用的方法是基于词向量模型，如Word2Vec和GloVe。
Word2Vec是由Google开发的一种词汇嵌入模型，通过训练神经网络，实现将汉语中的词映射到一个高维空间中的低维空间中。
这个低维空间中有许多相似的词语靠的很近，而不相关的词语则距离较远。
GloVe也是一种词向量模型，可以通过计算共现矩阵，获取单词的向量表示。
2. 基于字形编码的方法这种方法是将汉字进行编码，然后计算两个词之间的相似度。
最常用的方法是基于编辑距离或汉明距离的方法。
编辑距离是指两个字符串从一个变为另一个所需的最少单字符编辑，包括插入、删除和替换。
汉明距离是指两个二进制序列在相同位置上不同的比特数。
这种方法优点是计算速度快，但缺点是不考虑语义关系。
3. 基于本体的方法这种方法是基于语义网络来计算两个词的相似度。
本体是一种广泛使用的语义标记方法，它描述了一组实体以及它们之间的关系。
通过将词汇与本体联系起来，可以获取词汇之间的语义关系。
本体可基于WordNet，共享本体或其他本体。
4. 基于语言模型的方法这种方法是基于词序列的概率模型计算两个单词之间的相似度。
最常用的是n-gram模型，其中n指模型中单词序列的长度。
n-gram模型可以通过计算两个单词序列的Jaccard相似度来计算单词相似度。
Jaccard相似度是通过计算词汇重叠度来度量两个集合的相似度。
二、各种方法的优劣分析1. 基于语义关联度的方法:优点：可以准确地计算语义相关性，并且对同义词、词形变化、多义词等有很好的处理能力，这是其他方法无法匹敌的。
中文语句相似度计算的方法初探
在 6 棵义原树中找到 ,或者 2 个词的义原分别处于
.
2 个不同的义原树 ,则认为这 2 个词之间的语义距
2 ( ∑T2 i ) ( ∑T′ i )
i=1 i=1
离为 ∞. 设 2 个词 U , V 之间的语义距离为 D , 那么
U , V 之间的相似度可以为 : s(U ,V ) = D/ p , p ≠∞ . 0,p= ∞
[3 ]
词的同义和多义现象 . 为分辨词的同义和多义现 象 ,可以采用构造语义树或用语义网 ( 如 Word2
Net , Hownet ) 的方法 .
2 句子语义相似度分析
句子中任意 2 个词的相似度 . A , B 句子之间的语 义相似度 s ( A , B ) 为 :
s ( A , B) = [
李 伟
( 安徽工业大学 计算机学院 ,安徽 马鞍山 243002)
3
摘要 : 分析了中文自然语言处理中句子相似度的计算方法 , 介绍了基于向量空间模型的 TF ID F 的 、 基于句子语义和基于句子依存关系的三种句子相似度计算模型 ,并对它们的计算原理 、 计
算方法进行了分析 ,给出了他们的优缺点 . 基于向量空间模型的句子相似度计算模型已经比较成 熟 ,一般情况下能够产生较好的效果 . 由于 TF - ID F 方法没有考虑这种语义信息 ,所以传统的 TF
式中 : D = T1 ∪ T2 - T1 ∩ T2 . T1 、 T2 分别是 2 个 词所在义原树从树根到该节点语义元素集合 , T1 ∪T2 是义原树中从树根到 U , V 各自语义节点包 括的所有义原的集合 , T1 ∪T2 是该集合元素个数 ,
T1 ∩T2 表示 U , V 对应语义树相同语义节点集
中文文本相似度 最准确的算法
中文文本相似度最准确的算法
中文文本相似度可以使用多种算法进行计算，下面介绍几种较常用且准确的算法：
1. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过计算两个文本向量之间的夹角来衡量相似度。
将文本表示为词频向量或TF-IDF 向量，然后计算向量之间的余弦相似度。
2. Word2Vec：通过将文本中的词语转换为高维向量表示，然后计算这些向量之间的相似度。
通过训练大规模语料库得到词向量模型，可以考虑词的上下文信息。
3. 基于BERT的相似度计算：BERT是一种预训练的深度双向Transformer模型，可以用于文本相似度计算。
通过将文本输入BERT模型中，得到文本的语义表示，然后计算表示之间的相似度。
以上算法都可以用于中文文本相似度计算，具体选择哪种算法要根据应用场景和数据集来确定。
在实际应用中，也可以结合多种算法进行计算，综合考虑不同算法的优势。
基于HowNet句子相似度的计算
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ． ２ ０ １ ５ ． １ １ ． ０ １ １
Ｃａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈｏ ｗＮｅ ｔ
状况 。在词语 相似 度计 算 的基础 上 ， 针 对 目前句 子相 似度计 算方 法 的不 足 ， 文 中提 出一 种基 于 Ｈ ｏ ｗ Ｎ ｅ ｔ 的计算 句 子相 似度
的方法 。在 《 知 网》 的词汇 语义 相似 度计 算基 础上 ， 加入 了词 语定 义 义 原 间的反 义 、 对义关系、 单 义 原 的否 定 和符 号 义 原 、 定 义信 息来 计算 词语 的相 似度 。计算 句子 相似 度前 加入 词语 的消歧 ， 在计 算 句子 相似 度 时考 虑 了词 语定 义 的关 系 义原 与 待 比较的词 定义 的某 个 义原相 等 的情况 ， 并加 大 了关 系 义原 的权重 。实 验结 果表 明 ， 在 同等 的测 试 条件 下 ， 所提 出的句 子 相似 度计算 方法 可 以提 高句子 相似 度 的计算 精度 ， 更符 合人 的直 观感觉 。 关键 词 ： 知网 ； 词语相 似 度 ； 义原； 句 子相 似度 中图分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ５ ） １ １ － ０ ０ ５ ３ － ０ ５
基于语义分析的句子相似度计算研究
基于语义分析的句子相似度计算研究在自然语言处理领域中，计算机对文本进行处理和分析的重要任务之一是衡量句子的相似度。
这个任务的应用非常广泛，包括文本分类、信息检索、机器翻译等多个方面。
本文将着重探讨基于语义分析的句子相似度计算研究，从基础概念、流程、算法和应用等方面进行分析。
一、基础概念在介绍基础概念之前，有必要明确一下什么是“句子相似度”。
简单来说，它是用于评估两个或多个句子之间语义上的相似性的量化指标。
在句子相似度计算中，可以使用不同的相似度度量方法来衡量两个句子之间的相似度。
常见的相似度度量方法包括余弦相似度、欧几里得相似度、Pearson相似度和Jaccard相似度等。
这些度量方法主要关注的是句子中的词语之间的相互作用。
而基于语义分析的句子相似度计算方法则关注的是句子中表达的含义和信息之间的相似性。
二、流程基于语义分析的句子相似度计算方法的流程可以分为以下几个步骤：1. 提取语言特征提取语言特征是句子相似度计算中必不可少的步骤。
语言特征可以包括词汇、句法和语义等多个方面。
常见的语言特征提取方法包括分词、词性标注、命名实体识别和句法分析等。
2. 构建语义表示模型句子的语义表示模型是计算两个句子之间相似度的主要方法之一。
常用的语义表示模型包括向量空间模型、主题模型和层次矩阵模型等。
3. 计算句子相似度在构建好语义表示模型后，可以使用不同的相似度算法来计算两个句子之间的相似度。
常用的相似度算法包括余弦相似度、基于词典的相似度、基于词向量的相似度和基于机器学习方法的相似度等。
三、算法1. 词向量词向量是自然语言处理中常用的一种语言特征表示方法，可以将每个词映射到一个向量空间中。
这种表示方法主要用于衡量两个句子中的词语之间的相似性。
常用的词向量模型包括Word2Vec和GloVe等。
2. Word Mover's DistanceWord Mover's Distance是一种常用的句子相似度计算算法，它基于每个词向量之间的距离计算两个句子之间的距离。
基于语义角色标注的汉语句子相似度算法
动 词 及 其 支 配 的成 分信 息 ， 无 法满 足 语 义 角 色标 注 的 相 似 句检 索 需 求 。 基 于 此 ， 本 文 提 出一 种 新 的 汉 语 句 子 相 似 度 计 算 方 法 。该 方 法基 于 已标 注 好 语 义 角 色 的语 料 资 源 ， 以动 词 为 分 析 核 心 ， 通 过 语 义 角 色 分析 、 标 注 句型 的相 似 匹配 、 标 注 句 型 间 相 似 度 计 算 等 步 骤 来 实现 句 子 语 义 的 相 似 度 量 。为 达 到 更 好 的 实验 效 果 ， 论 文 还 综 合 比 较 了基
ＴＩ Ａ Ｎ Ｋｕ ｎ，Ｋ Ｅ Ｙｏ ｎ ｇ ｈ ｏ ｎ ｇ，ＳＵ Ｉ Ｚｈ ｉ ｆ ａ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， Ｐ ｅ ｋ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ８ ７ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｕ ｃ ｈ ｃ ｏ ｒ ｐ ｕ ｓ ．Ｅｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｔ ａ ｋ ｅ ｆ ｕ ｌ ｌ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｖ ｅ ｒ ｂ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｅ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ，Ｓ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｙ ａ ｒ ｅ ｕ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ
基 于语 义 角 色标 注 的 汉语 句 子 相似 度 算 法
田 望， 柯永红 ， 穗 志方
（ 北京大学 信息科学技 术学院 ， 北京 １ ０ ０ ８ ７ １ ）
基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法
ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ. Ｔｈｅｎꎬ ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ.
ａｌｇｏｒｉｔｈｍꎬ ｔｈｅ Ｆ￣ｍｅａｓｕｒｅｓ ａｒｅ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ ａｂｏｕｔ １２％ ꎬ １７％ ａｎｄ １６％ ꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙꎻ ｌｅｘｉｃａｌ ｌａｙｅｒꎻ ｓｙｎｔａｃｔｉｃ ｌａｙｅｒꎻ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｌａｙｅｒꎻ ｏｎｔｏｌｏｇｙ
为测试集ꎬ构建图书领域本体作为知识源. 实验结果表明ꎬ所提方法具有更高的准确率和召回率ꎬ
其 Ｆ￣度量值达 ０. ６４９ ９ꎬ与余弦相似度算法、基于编辑距离的算法和基于 ＴＦ￣ＩＤＦ 的算法相比分
别提高约 １２％ 、１７％ 和 １６％ .
关键词: 句子相似度ꎻ词法层ꎻ句法层ꎻ语义层ꎻ本体
中图分类号: ＴＰ３９１ 文献标志码: Ａ 文章编号: １００１ － ０５０５(２０１９)０６￣１０９４￣０７
Ｎｏｖ. ２０１９
基于词法、句法和语义的句子相似度
计算方法
翟社平１ꎬ２
李兆兆１
段宏宇１
李 婧１
董迪迪１
( １ 西安邮电大学计算机学院ꎬ 西安 ７１０１２１)
( 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室ꎬ 西安 ７１０１２１)
２
摘要: 为了解决现有句子相似度算法未考虑句子语义信息的问题ꎬ提出了一种基于词法、句法和
一种用于中文句子语义相似度计算的方法,设备以及计算机可读存储
专利名称：一种用于中文句子语义相似度计算的方法，设备以及计算机可读存储介质
专利类型：发明专利
发明人：彭子军,魏玉良,辛国栋,黄俊恒,王佰玲,王巍
申请号：CN201810909436.0
申请日：20180810
公开号：CN109101494A
公开日：
20181228
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种用于中文句子语义相似度计算的方法，设备以及计算机可读存储介质，对字级别词向量进行预训练；基于句子语义相似度训练集表示句子向量；提取手工特征；基于TCN的神经网络计算，输出句子之间的语义相似度结果。
对中文句子不进行分词处理，构建字级别的词向量，用时间卷积网络分别对两个句子进行时间卷积操作提取特征向量，结合手工提取的特征，然后将两个句子的特征向量和手工特征拼接起来，最后计算出两个句子语义相似度。
可以很好地避免分词结果的误差传播，也解决了lstm训练速度慢、cnn只有局部特征的问题，可以很好地完成中文句子语义相似度的计算。
申请人：哈尔滨工业大学(威海)
地址：264209 山东省威海市哈尔滨工业大学(威海)研究院1号楼北516室
国籍：CN
代理机构：济南舜昊专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：李舜江
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中文语句相似度计算方法、计算装置以及计算机存储介质[发明专利]
![中文语句相似度计算方法、计算装置以及计算机存储介质[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/fa83063d50e2524de4187e80.png)
专利名称：中文语句相似度计算方法、计算装置以及计算机存储介质
专利类型：发明专利
发明人：杨鹏
申请号：CN201710265407.0
申请日：20170421
公开号：CN106970912A
公开日：
20170721
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：提供一种基于语义的中文语句相似度计算方法、计算装置以及计算机存储介质，该计算方法包括：接受用户输入的问题A；对用户输入的问题A进行预处理；对经过预处理的用户输入的问题A 进行分词；将用户输入的问题A与问题模板中的每个问题B进行匹配计算，获得用户输入的问题A与问题模板中的每个问题B之间的语句形态相似度score1和语义相似度score2；根据语句形态相似度score1和语义相似度score2计算获得用户输入的问题A与问题模板中的每个问题B之间的语句相似度score；从问题模板中选择与用户输入的问题A具有最高语句相似度的问题的答案推送给用户,其中语句相似度score和语句形态相似度score1和语义相似度score2满足公式：score＝
a*score1+b*score2，a+b＝1。
申请人：北京慧闻科技发展有限公司
地址：100044 北京市西城区西外大街辛137号宝蓝金融创新中心203室
国籍：CN
代理机构：北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：张丽新
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基于语义词典和本体知识的概念相似度计算
基于语义词典和本体知识的概念相似度计算基于语义词典和本体知识的概念相似度计算是一种词语相似度计算的方法，它是基于语义词典和本体知识系统（Ontology）计算两个词语间的相似度，是一种本体技术（Ontology Technology）。
词语相似度计算，也称直觉相似度计算，是机器翻译（Machine Translation）、自然语言处理（Natural Language Processing）、自然语言搜索（Natural Language Search）、文本挖掘（Text Mining）等领域中的一项核心技术。
词语相似度计算的基本思路是比较两个词语的语义距离。
当两个词语的语义距离越小时，它们的相似度就越大。
因此，如何准确地计算每个词语的语义距离，以及有效地减小这种距离，是基于语义词典和本体知识计算相似度的关键。
基于语义词典和本体知识的概念相似度计算技术，首先是建立语义词典，它将每个词语与其相关的概念关联起来，通过计算每个概念的相似度，从而得出两个词语的相似度。
语义词典实际上是概念图谱，是一个描述词语之间概念关系的网络，它将语义理解中概念之间的关系抽象出来，以便计算它们之间的距离。
本体知识是一种精确的知识表示形式，它通过建立一系列类概念和实例概念，以及这些概念之间定义的若干种关系，将知识表示为机器可识别的形式，从而提供了一种更精确地表达知识的方式。
它可以更准确地反映概念间的相关性，从而提高概念相似度计算的准确度。
从理论上讲，基于语义词典和本体知识的概念相似度计算，是一种将语义分析、本体技术和图形技术有效结合的方法。
然而，它的实际应用却面临着许多技术和实际困难。
首先，大多数语义词典都是建立在经验上的，而且大多数词语的语义表示方式也不太准确，因此，语义词典提供的概念相似度计算结果一般只能达到把握大致趋势的水平。
其次，本体知识本身也存在诸多不足，如类概念细化程度低、多重继承模型不完善等，这也导致本体知识法对概念相似度计算准确度提升有限。
汉语句子相似度计算方法比对之研究.kdh
２００７年第１０期福建电脑汉语句子相似度计算方法比对之研究赵巾帼１２，徐德智１，罗庆云２（１．中南大学信息学院湖南长沙４１００００２．湖南工学院计算机科学系湖南衡阳４２１００８）【摘要】：相似句子检索，在自然语言处理领域具有非常广泛的应用背景，如信息过滤技术中的句子模糊匹配，基于实例的机器翻译的原语言检索，自动问答系统中常问题集的检索以及问题与答案的匹配，基于双语语料库的英文辅助写作等。
本文在介绍了汉语句子相似度计算的有关概念之后，对几种典型的汉语句子相似度的计算方法进行了介绍，并分析了各方法的优缺点。
【关键字】：句子相似度信息处理在中文信息处理中，句子相似度计算是一项基础而核心的研究课题，长期以来一直是人们研究的一个热点和难点。
句子相似度计算在实际中有着广泛的应用，它的研究状况直接决定着其他一些相关领域的研究进展，例如，在基于实例的机器翻译、信息检索、信息过滤、自动问答等方面，相似度计算都是一个非常关键的问题。
随着这些领域的迅速发展，句子相似度计算也诞生了许多方法。
１．句子相似度的定义、计算方法的分类及衡量标准定义：句子相似度指两个句子在语义上的匹配符合程度，值为［０，１］之间的实数，值越大表明两个句子越相似。
当取值为１时，表明两个句子在语义上完全相同；值越小则表明两个句子相似度越低，当取值为０时，表明两个句子在语义上完全不同。
计算方法：在句子相似度的算法中，从具体的表现形式来说有多种多样，不同的算法适应的应用领域也不同。
但归结起来可概括为三类方法：基于词特征的句子相似度计算，基于词义特征的句子相似度计算以及基于句法分析特征的句子相似度计算。
不同方法很大程度上依赖于汉语句子的不同表示形式，具体的算法有：基于向量空间的方法，使用语义词典的方法，使用语义依存的方法，基于关键词语义的方法等等。
衡量标准：从不同领域出发，看待句子相似度角度也不同，导致度量的标准不同。
目前的存在的问题是，没有找到同一的度量标准；也可能不存在这样的标准，具体的度量准则与具体的应用有关。
一种基于语义与结构的句子相似度计算方法
一种基于语义与结构的句子相似度计算方法张艳杰;邵雄凯;刘建舟【摘要】在对已有方法进行分析的基础上，提出语义与结构相结合计算句子相似度的方法，并系统地介绍了此方法的实现过程。
首先对输入的句子进行预处理，得到词语序列，使用基于知网的方法得到词语间的语义相似度；然后使用词形和句长特征表示句子的结构相似度；最后加权得到两个句子的相似度。
实例证明，提出的方法计算得到的句子相似度取得了较好的效果。
%Sentence similarity reflects the text similarity,and similarity computation occupies a very impor-tant role in the field of natural language processing.After analysing the existing methods,a method based on semantic and structure to calculate sentence similarity was presented,of which the implementation was introduced systematically.First,the input sentences were preprocessed to obtain words lists,while the ap-proach based on hownet was used to get semantic similarity between words.And then,the word form and structural feature were described as sentence structural similarity;Finally,similarity between two sen-tences was obtained through weight calculation.Experimental examples show that the method proposed in this paper to calculate sentence similarity is effectiveness.【期刊名称】《湖北工业大学学报》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】4页(P82-85)【关键词】句子相似度;知网;特征;语义相似度;结构相似度【作者】张艳杰;邵雄凯;刘建舟【作者单位】湖北工业大学计算机学院，湖北武汉 430068;湖北工业大学计算机学院，湖北武汉 430068;湖北工业大学计算机学院，湖北武汉 430068【正文语种】中文【中图分类】TP311.1在基于实例的机器翻译系统中，一个词语可以用几个意思相近或者是相同的词语进行翻译，相似度计算的准确性直接影响翻译结果的正确性；在FAQ自动问答系统中，句子与句子间的相似度能够使用户提出的问句迅速地在数据库中找到匹配问句的答案；在信息检索中，文本间相似度［1］的计算可以对数据库中的文本集合进行分类、排序，使检索结果更加准确。
基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
陈康;樊孝忠;刘杰;贾可亮
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2007(27)12
【摘要】提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.
【总页数】4页(P1073-1076)
【关键词】问句语义表征;语义相似度;中文问句;语义块
【作者】陈康;樊孝忠;刘杰;贾可亮
【作者单位】北京理工大学计算机科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于FCA的领域问句相似度计算方法 [J], 万庆生;黄少滨;刘刚;陆路
2.基于问题语义表征的中文问答系统相似度计算方法1） [J], 魏楚元;湛强;张大奎;毛煜;樊孝忠
3.基于问句类型的问句相似度计算 [J], TIAN Wei-dong;QIANG Ji-peng
4.一种基于LDA的社区问答问句相似度计算方法 [J], 熊大平;王健;林鸿飞
5.基于主题和焦点的问句相似度计算方法 [J], 曾辉;徐海洲;钟茂生
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于语义依存的汉语句子相似度计算
基于语义依存的汉语句子相似度计算
李彬;刘挺;秦兵;李生
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2003(020)012
【摘要】句子间相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位,在多文档自动文摘技术中,句子间相似度的计算是一个关键的问题.由于汉语句子的表达形式是多种多样的,要准确地刻画一个句子所表达的意思,必须深入到语义一级并结合语法结构信息,由此提出了一种基于语义依存的汉语句子相似度计算的方法,该方法取得了令人满意的实验效果.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】李彬;刘挺;秦兵;李生
【作者单位】哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于语义依存的汉语句子相似度改进算法 [J], 黄洪;陈德锐
2.基于语义依存关系匹配的汉语句子相似度计算 [J], 汪卫明;梁东莺
3.基于框架语义分析的汉语句子相似度计算 [J], 李茹;王智强;李双红;梁吉业;Collin Baker
4.基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算 [J], 刘宝艳;林鸿飞;赵晶
5.一个汉语句子语义相似度计算模型 [J], 王丽丽;董国志;程显毅
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基于框架语义分析的汉语句子相似度计算
基于框架语义分析的汉语句子相似度计算李茹;王智强;李双红;梁吉业;Collin Baker【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2013(050)008【摘要】句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的；在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.%Sentence similarity computing plays an important role in many tasks of natural language processing.Recent approaches to sentence similarity computing have focused on word-level information without considering the semantic structural information; these methods based on the sentence structure are not generally desirable as they are severely affected by the incomplete description of sentence semantic.Hence,similarity computing isn't able to get better results.To solve this problem,this paper proposes a novel similarity computing approach based on Chinese FrameNet.The approach implements to measure the sentences' semantics similarity by multi-framesemantic parsing,importance measure of frames,similar match of frames,similarity computing between frames and so on.From the frame perspective,the multi-frame semantic parsing comprehensively describes sentences' semantics by identifying all the target words,choosing corresponding frames and labeling the frame elements.On that basis,the similarity result can be more accurate by distinguishing the different frames' importance in accordance with the semantic coverage area of the frame.In addition,by means of extracting the semantic core words of the frame element,the approach improves the precision of similarity among the frames of chunk form.The sentences which contain multiple target words are chosen as the corpus of the experiments.In contrast with traditional approaches,the results show that the proposed approach could achieve better similarity results.【总页数】9页(P1728-1736)【作者】李茹;王智强;李双红;梁吉业;Collin Baker【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院太原030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)太原030006;山西大学计算机与信息技术学院太原030006;山西大学计算机与信息技术学院太原030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006;International Computer Science Institute, Berkeley, California, 94704【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于词向量与框架语义分析的句子相似度计算方法 [J], 刘馨婷;蔡晓东2.基于语义依存关系匹配的汉语句子相似度计算 [J], 汪卫明;梁东莺3.基于多特征的汉语句子相似度计算模型的研究 [J], 李春梅;徐庆生4.基于句义三维模型的汉语句子相似度计算 [J], 蔡月红;朱倩;程显毅;杨天明5.基于二元文法模型的汉语句子相似度计算 [J], 郜炎峰;王硕宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中文问答系统中句子相似度计算方法研究
中文问答系统中句子相似度计算方法研究
许展乐;张琳
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2010(000)005
【摘要】句子相似度的计算是自然语言处理领域非常重要的基本问题,具有非常广泛的应用.在很多领域,句子相似度计算都是一个非常关键的问题,句子相似度计算存在着多种方法.对句子相似度的计算方法进行分类,介绍不同的句子相似度的计算方法并对其原理方法进行分析,给出它们的优缺点,分析指出中文句子相似度计算的研究难点及关键.
【总页数】4页(P34-37)
【作者】许展乐;张琳
【作者单位】上海海事大学,上海,200135;上海海事大学,上海,200135
【正文语种】中文
【相关文献】
1.中文自动问答中句子相似度计算研究 [J], 杨思春;陈家骏
2.基于余弦距离的中文问答系统中问句相似度计算 [J], 陈仕鸿;刘晓庆
3.句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用 [J], 周法国;杨炳儒
4.改进的句子相似度计算在问答系统中的应用 [J], 秦元巧;孙国强
5.基于word2vec和LSTM的句子相似度计算及其在水稻FAQ问答系统中的应用[J], 梁敬东;崔丙剑;姜海燕;沈毅;谢元澄
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收稿日期 : 2007205231 基金项目 : 国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题 (20050007023) 作者简介 : 陈康 (1982 —) ,男 ,博士生 , E2mail : chenkang @bit . edu. cn ; 樊孝忠 (1948 —) ,男 ,教授 ,博士生导师.
Calculation Method of Chinese Question Semantic Similarity Based on Question Semantic Representation
CHEN Kang , FAN Xiao2zhong , L IU J ie , J IA Ke2liang
(School of Computer Science and Technology , Beijing Institute of Technology , Beijing 100081 , China)
Abstract : A new approach to calculate t he Chinese question semantic similarit y is presented , t hat is divided into two steps , first to ext ract t he semantic representation f rom t he question , and secondly to compute t he semantic similarit y based on t he question semantic representation. The met hod of ext racting t he question semantic representation f rom t he question based on question semantic model matching is used. A FAQ oriented question answering system was developed based on t he question semantic similarit y calculation approach. Experimental result s showed t hat t he proposed algorit hm has a higher precision , approximately 85 %. Key words : question semantic representation ; semantic similarit y ; Chinese question ; semantic chunk
图 1 中文问句语义表征提取流程图 Fig. 1 Flow chart of extracting Chinese question
semantic representation
111 客气词过滤 用户在提问时 , 往往会使用一些客气词 , 例如 :
“请问”“、请您告诉我”等. 客气词对分析问句的语 义没有帮助. 因此收集了一个客气词表 , 在系统处 理的第一步进行客气词过滤. 112 分词和词性标注
对于简单问句 , 采用问句句型模板规则匹配提 取其问句语义表征 ; 对于复杂和无规则问句采用基 于问句中一些关键词的语义进行联想的策略 , 概率 推测其问句语义表征. 因此在两个层次上构建简单 问句的句型模板规则库. 第 1 个层次是对问句中的 语义块进行统计分析 ,建立语义块组成规则库 ; 第 2 个层次是根据问句中语义块之间的搭配关系和次序 建立句型模板规则库 , 并为每一个句型模板建立对 应的问句语义表征 , 只要能正确地识别出问句的句 型模板 ,就能得到其问句语义表征. 问句语义表征 的提取流程图如图 1 所示.
for j = 1 to m { if s ( w i + j)〈 〉tj 匹配不成功 ,返回 ;
}
for each example of R { for each item of t he example if ( d ( ek , w i + k) > 阈值 ψ) break ; 记录当前匹配实例的分数 , 并保存作为 最佳匹配实例 ;
使用了中科院计算所汉语词法分析系统 ( ICT2 CLAS) 的源码进行分词和词性标注 , 并在原有的基 础上进行局部改动 , 增加了领域专业词库. 由于 ICTCLAS 系统使用 VC 编写 , 而问句分析采用 J ava
语言开发 ,使用 J N I 技术实现了对该系统的调用. 113 语义标注
征进行问句语义相似度计算 , 既考虑了句子的语义 信息 ,又避免了只考虑词语出现次数的片面性. 211 词汇相似度计算
词语之间的相似度计算参照文献 [6 ]中的语义 计算方法 ,采用知网作为系统的语义资源. 以下是 以知网为基础的词语相似度计算策略.
①词语相似度计算规则. 对于两个词语 W 1 和 W 2 ,如 果 W 1 有 n 个 义 项 ( 概 念) : C11 , C12 , …, C1 n ; W 2 有 m 个 义 项 ( 概 念) : C21 , C22 , …, C2 m ; W 1 和 W 2 的相似度是各个概念相似度的最大值.
系统在规则搜索时采用了带回溯的递归过程 , 用户输入的问句首先经过上述相关处理 , 然后在规 则树中按层次逐个查找. 如果与用户问句相匹配的 终端节点中包含模板信息 ,则中止搜索 ,取出模板中 的信息进行相应处理 ,返回问句的语义表征.
2 中文问句语义相似度计算
作者根据对问句进行分析后生成的问句语义表
陈康 , 樊孝忠 , 刘杰 , 贾可亮
(北京理工大学 计算机科学技术学院 , 北京 100081)
摘 要 : 提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法. 该方法分为两步 :第一步采用基于问句句型模板规则匹 配的方法提取问句语义表征 ;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度. 采用该方法开发了一个面向常问问 题集 ( FAQ) 的问答系统. 实验结果表明 ,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为 85 %. 关键词 : 问句语义表征 ; 语义相似度 ; 中文问句 ; 语义块 中图分类号 : TP 391 文献标识码 : A
常重要的. 作者提出了一种新的计算问句语义相似 度的策略 :首先 , 分析问句的语义信息 , 使用问句语 义表征表示问句的语义 , 并探索如何表示和提取问 句语义表征 ;然后 , 在问句语义表征的基础上 , 进行 问句语义相似度的计算.
1 提取问句语义表征
采用问句句型模板规则匹配的方法提取问句的 语义信息. 问句语义表征 ( question semantic repre2 sentation , QSR) 是问句语义信息的形式化表示 , 剔 除了问句中无关或者干扰的信息 , 是问句语义的必
第 27 卷 第 12 期 2007 年 12 月
北京理工大学学报 Transactions of Beijing Institute of Technology
文章编号 :100120645 (2007) 1221073204
Vol. 27 No. 12 Dec. 2007
基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
使用知网对问句进行语义标注. 知网是一个以 汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象 , 以揭 示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关 系为基本内容的常识知识库. 114 语义块识别
问句中语义块的识别根据语义块的组成规则在 句法树的指导下采用自底向上的 Chart 分析算法 , 对于简单问句在句法树的指导下进行识别. 语义块 规则匹配的标准是所有元素以及实例的语义类型. 语义块规则可以表示为 R =〈 t1 , t2 , …, t m 〉, 该规 则的其中一个实例是 E = e1 , e2 , …, em . 当前进 行分 析 的 问 句 可 以 表 示 为 W = w i + 1 , w i + 2 , …, w i + m ,并且 定 义 s ( x ) 用 来 计 算 x 的 语 义 类 型 , d ( x , y) 用来计算两个概念 x 和 y 之间的距离. 算 法的程序伪码如下 :
句子相似度计算在自然语言处理中有着广泛的 应用. 目前 ,已有多种句子相似度的计算方法 , 如编 辑距离法 、最大公共子串 (L CS) 法 、移动窗口动态缩 小法等 ,但这些方法主要是面向英文字符串处理. 国内学者也在这方面作了大量研究 , 出现了基于语 义词典的方法 、TFIDF 方法 、词性词序结合的方法 、 依存树法等[1 - 4 ] . 已有的计算方法多数都是基于向 量空间模型的 ,很少采用完全的句法分析和语义分 析. 另外 ,句子相似度的计算方法还不一定完全适 合于问句相似度的计算. 因此 , 根据问句的特点 , 综 合考虑问句的语义信息进行相似度计算的研究是非
相似度计算.
α
Sim ( P1 , P2) = d ( 北 京 理 工 大 学 学 报 第 27 卷
要表示. 一个简单的问句通常只对应一个问句语义 表征 ,但一个问句语义表征可有多种不同的问句表 示形式. 例如 “, 什么是病毒 ?”和“病毒是什么 ?”对 应同一个问句语义表征 , 即实体 ( 病毒) 的定义. 问 句语义表征的组成与问句的类型 (Q T) 直接相关 , 如 询问实体属性的 QSR = { Q T = 属性 , At C =〈属性 名〉, EnC =〈实体名〉} ;询问角色的 QSR = { Q T = 事 件角色 , RoC =〈事件角色名〉, EvC =〈事件名〉, EnC = 〈实体名〉} 等. 其中 EnC 表示实体块 , EvC 表示事件 块 ,At C 表示属性块 , RoC 表示角色块.
Sim ( W 1 , W 2)
=
max
i = 1 , 2 , …, n ; j = 1 , 2 , …, m
Sim ( C1 i , C2 j) .