本文旨在综述现有的语义文本相似度计算方法,分析它们的优缺点,并展望未来的研究方向。 1.2 研究意义 随着信息时代的来临,文本数据呈现出爆炸式增长,其数量和复杂性都达到了前所未有的程度。这使得从海量的文本中提取出有价值的信息、理解文本的语义以及比较文本间的相似性变得尤为重要。语义文本相似度计算方法的研究不...
计算方法可分为4类: 基于字符串的方法,基于语料库的方法,基于世界知识的方法和其他方法.其中, 基于神经网络和基于世界知识的方法以及针对跨领域文本的相似度计算将成为该领域的发展趋势.【】仅将不同方法本身作为探讨的核心, 未进一步分析方法的应用情况.【】有助于全面把握和深入了解文本相似度计算方法的研究现状和...
分析不同计算方法的基本思想、优缺点,总结每种计算方法的侧重点和不同方向上最新的研究进展。【结果/结论】从表面文本相似度计算方法和语义相似度计算方法两方面进行阐述,形成较为全面的分类体系,其中语义相似度计算方法中的基于语料库的方法是该领域最为主要的研究方向。
语义相似度语料库【目的/意义】文本相似度计算是自然语言处理中的一项基础性研究,通过总结和分析文本相似度计算的经典方法和当前最新的研究成果,完善对文本相似度计算方法的系统化研究,以便于快速学习和掌握文本相似度计算方法.【方法/内容】对过去20年的文本相似度计算领域的经典文献进行整理,分析不同计算方法的基本思想...