【摘 要】
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针对当前句子检索方法中因数据稀疏而存在的“词不匹配”问题,提出了一种 WodNet 和词向量相结合的句子检索方法.首先在 WodNet语义关系图中应用个性化 PageRank算法计算与查
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目（14BXW028）
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针对当前句子检索方法中因数据稀疏而存在的“词不匹配”问题,提出了一种 WodNet 和词向量相结合的句子检索方法.首先在 WodNet语义关系图中应用个性化 PageRank算法计算与查询项最相关的同义词集合,实现查询项扩展,从而在一定程度上解决了查询项数据稀 疏的问题;然后利用在大规模语料中训练神经网络语言模型获取的词向量对查询项和句子进 行表示;最后引入 WMD （ wordmover＇s distance）计算查询项与句子的语义相似度,从而利用语 义信息进一步降低“词不匹配”问题带来的影响,将句
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