【摘 要】
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【目的】综合语义、句法和词频等多种文本信息特征，突破现有文本相似度计算的局限。【方法】构建融合共现距离和依存句法的文本复杂网络，运用信息熵确定网络动力学特征指标的权
【机 构】
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1(南京航空航天大学经济与管理学院; 南京; 211106); 2(南京大学计算机科学与技术系; 210023);
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【目的】综合语义、句法和词频等多种文本信息特征，突破现有文本相似度计算的局限。【方法】构建融合共现距离和依存句法的文本复杂网络，运用信息熵确定网络动力学特征指标的权重。利用词嵌入、句法结构和倒排档信息避免词语结构和语义的缺失。【结果】对比实验结果表明，不同类别下本文算法分类效果的F1值分别比句法网络+TF-IDF方法最高提高了12.13%，比共现网络+语义方法最高提高了5.77%，同时本文算法的各类别分类效果的平均F1值比二者分别提高5.8%和1.6%。【局限】特征提取中对各指标的选取可进一步改进，以更全面地区分节点间的重要性。【结论】与传统方法相比，所提出的算法减少了文本信息流失并实现文本降维，有效地提高了文本相似度计算的准确率。
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