【摘 要】
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针对现有方法中没有考虑反义、否定信息而无法全面衡量句子相似度的问题,提出了一种基于多特征融合的句子相似度计算方法。在传统的基于语义特征的相似度计算方法中引入了反
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61370139);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519)
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针对现有方法中没有考虑反义、否定信息而无法全面衡量句子相似度的问题,提出了一种基于多特征融合的句子相似度计算方法。在传统的基于语义特征的相似度计算方法中引入了反义信息和否定信息,有效解决了传统方法不能确定句子是否表达相反语义的问题,并将包含反义信息和否定信息的语义特征与词频、句长、词序等表面信息特征相结合,采用层次分析法构建了多特征融合的句子相似度计算方法。设计了两组实验,验证了多特征融合的句子相似度计算方法的可行性及有效性。
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