【摘 要】
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word2vec利用深度学习的思想,可以从大规模的文本数据中自动学习数据的本质信息。因此,借助哈尔滨工业大学的LTP平台,设计利用word2vec模型将对句子的处理简化为向量空间中的
【机 构】
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安阳师范学院计算机与信息工程学院,清华大学计算机科学与技术系,北京理工大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金:面向甲骨学知识图谱的实体发现及语义关系挖掘研究(U1504612);河南省高等学校重点科研项目计划:基于语义向量空间模型的中文文本相似度计算研究(16A520037)资助
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word2vec利用深度学习的思想,可以从大规模的文本数据中自动学习数据的本质信息。因此,借助哈尔滨工业大学的LTP平台,设计利用word2vec模型将对句子的处理简化为向量空间中的向量运算,采用向量空间上的相似度表示句子语义上的相似度。此外,将句子的结构信息添加到句子相似度计算中,并就特殊句式对算法进行了改进,同时考虑到了词汇之间的句法关系。实验结果表明,该方法更准确地揭示了句子之间的语义关系,句法结构的提取和算法的改进解决了复杂句式的相似度计算问题,提高了相似度计算的准确率。
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