【摘 要】
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为降低文本向量维度,提高文本间语义相似度度量性能,综合利用统计方法与语义词典的优势,提出一种文本相似度算法.基于文本生成元数据特征向量,减少向量空间维度,设计基于子树
【机 构】
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安徽师范大学数学计算机科学学院,中国科学技术大学计算机科学与技术学院,南京理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61201252,61203173);中国博士后科学基金项目(No.2013M531528);安徽省自然科学基金项目(No.1308085MF100);安徽省高校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2011A128);安徽省科技厅软科学研究计划项目(No.11020503009)资助
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为降低文本向量维度,提高文本间语义相似度度量性能,综合利用统计方法与语义词典的优势,提出一种文本相似度算法.基于文本生成元数据特征向量,减少向量空间维度,设计基于子树匹配的文本相似度算法,借助子树加速对文本相似度的计算,并通过将文本元数据特征向量与子树进行相似度语义匹配,提高文本相似度计算时语义相似度度量的准确性.该算法考虑到对元数据中同义词的语义理解,加强文本之间相似度度量时的语义覆盖能力.实验结果表明文中所提出的方法是可行和有效的.
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