【摘 要】
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本文基于强类别特征识别算法,研究一种文本语义相似度的计算算法并对其性能进行评估。为实现该功能并形成一种通用算法,本文设计了一种基于语义识别码的语义函数库作为比较对象,使用两次模糊神经元深度卷积机器学习算法模块,并在两次机器学习之间使用一次基于傅立叶变换的频域特征提取的刚性算法,最终在该算法模块前后使用外置的数据模糊算法和解模糊算法,实现了一个较复杂的机器学习通用算法。而该算法也是本文的一次技术创新
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本文基于强类别特征识别算法,研究一种文本语义相似度的计算算法并对其性能进行评估。为实现该功能并形成一种通用算法,本文设计了一种基于语义识别码的语义函数库作为比较对象,使用两次模糊神经元深度卷积机器学习算法模块,并在两次机器学习之间使用一次基于傅立叶变换的频域特征提取的刚性算法,最终在该算法模块前后使用外置的数据模糊算法和解模糊算法,实现了一个较复杂的机器学习通用算法。而该算法也是本文的一次技术创新。通过基于志愿者主观评价的性能评估,发现该系统重点实现了汉语言的文本语义相似度评价,且实现了81.78%
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