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针对释义识别任务如何学习上下文语义的问题,提出了利用词向量来表示句子语义距离的模型。首先,利用Word2Vec训练大规模的词向量模型,把词的语义信息利用向量分布式表示;然后通过欧氏距离来计算句子间词的移动开销;最后基于EMD模型实现了从词语义距离到句子语义距离的建模,通过采用句子变换矩阵来实现句子间语义距离的度量,进而从语义相似性方面进行句子释义识别。实验基于SemEval-2015 PIT任务,与作为实验基线的逻辑回归和加权矩阵因数分解方法进行比较,提出的模型采用有监督实验时,F1值非常接近实验基线,而