【摘 要】
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随着网络与信息技术的快速发展，导致网络上产生了大量的电子文本，而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集，通常采用向量空间模型（vector space model
【机 构】
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安徽师范大学数学计算机科学学院,中国科学技术大学计算机科学与技术学院,中国科学技术大学管理学院,南京理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61201252,61203173,61073110);安徽省自然科学基金(1308085MF100);中国博士后科学基金(2013M531528);安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2011A128);安徽省科技厅软科学研究计划项目(11020503009)资助课题
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随着网络与信息技术的快速发展，导致网络上产生了大量的电子文本，而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集，通常采用向量空间模型（vector space model，VSM）进行文本表示，但是该方法面临着文本向量维度较高及文本语义相似度难以度量的问题。提出一种改进的文本相似度计算方法，从大量的特征空间中选择出具有代表性的元数据特征向量元素，以降低向量空间的维度；构建领域概念树并设计基于领域概念树的文本相似度算法，对领域概念中广泛存在的同义词进行处理，以提高文本之间语义相似度度量的性能
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