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在对当前术语语义相似度集成相关研究进行分析的基础上，针对典型集成方法存在的不足，构建了基于多种测度的术语相似度集成计算模型。首先对集成计算模型的设计思路进行论述；其次提出了在模型中应用的相似度网络初始化算法、术语语词相似度改进算法、术语语境模板相似度改进算法以及基于搜索引擎的术语相似度改进算法，并实现了该集成计算模型；最后对该模型中所使用的各种相似度测度计算性能指标以及完全计算SVM集成和条件计算SVM集成性能指标进行对比评测。实验证明，该计算模型的F1综合性能达到0．8797，并能缩短32％的计算时间，