基于抽象知识点模型的句子相似度计算
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Sentence Similarity Computing Based on Abstract Knowledge Model
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    摘要:

    在认真研究用户咨询问题的基础上, 提出了一种新的计算用户咨询文本相似度的模型—抽象知识点模型. 利用该模型, 把用户咨询的问题分解为中心词和抽象知识点两部分. 从而用户咨询的文本相似度计算就转化为中心词和抽象知识点相似度计算. 另外, 本文对以往计算文本相似度的算法进行了改进. 实验结果表明, 提出的抽象知识点模型对文本相似度计算的准确率有很大提高作用, 计算结果更接近人工判断结果.

    Abstract:

    User consultation questions are carefully analyzed and the new calculate of the text similarity model are pointed out—Abstract Knowledge Model. Using this model, the user's problem is decomposed into two parts: the Key-words and the Abstract Knowledge. Thus, the text similarity computing of user consult is transformed into Key-words and Abstract Knowledge similarity calculation. In addition, the paper has been improved the algorithm of the text similarity calculate in the past. Experimental results show that the proposed Abstract Knowledge Model plays a greatly role in text similarity calculation accuracy and the results closer to human judgment results.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

江长柱,明晓乐,张东香.基于抽象知识点模型的句子相似度计算.计算机系统应用,2015,24(5):193-197

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  • 收稿日期:2014-09-17
  • 最后修改日期:2014-10-16
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  • 在线发布日期: 2015-05-15
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