【摘 要】
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[目的/意义]针对现有基于向量空间模型(VSM)的中文文本语义相似度计算方法存在空间维度高、数据表示高稀疏性等问题,提出基于《现代汉语词典》汉语语义向量空间构建以及中文
【机 构】
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江苏师范大学图书馆,江苏师范大学智慧教育学院
【基金项目】
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本文系江苏高校哲学社会科学研究项目“高校图书馆知识服务创新与实现路径研究”(项目编号:2017SJB0955)成果
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[目的/意义]针对现有基于向量空间模型(VSM)的中文文本语义相似度计算方法存在空间维度高、数据表示高稀疏性等问题,提出基于《现代汉语词典》汉语语义向量空间构建以及中文文本语义相似度计算方法。[方法/过程]利用分词系统ICTCLAS对《现代汉语词典》中词汇解释条目的文本进行分词、词性标注,依据基底词汇选取原则,经过过滤、解释、替换等操作后,选择出能解释所有中文词汇意义的基底词汇集合,并以此建立汉语语义空间。词汇间的相似度可通过计算词汇向量间的夹角余弦值来获得;中文文本的相似度则可以通过计算中文文本特征语义
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