常用的文檔相似度計(jì)算方法主要包括集合模型方法、向量空間模型方法、潛在語(yǔ)義分析法等,這些方法僅利用文本信息計(jì)算文檔相似度。然而,科技文檔中包含著大量的非文本信息,如公式、圖和表,從而使得原有方法已不太適用。本文提出一種基于文本和公式的科技文檔相似度計(jì)算方法。該方法主要考慮科技文檔中的文本和公式信息,在得到文本相似度和文檔間公式相似度的基礎(chǔ)上,利用線性組合方法得到科技文檔相似度。在MREC數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文本和公式方法在宏平均F1-score（MF）上最大可提高3%。結(jié)合公式信息計(jì)算科技文檔相似度,不僅能有效提高科技文檔相似度的準(zhǔn)確性,而且可以實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言科技文檔的相似度計(jì)算。本文的主要工作包括:公式相似度計(jì)算方法有很多種,在不考慮公式變量的前提下,本文提出兩種公式相似度計(jì)算方法。針對(duì)基于文本方法中未考慮公式特征元素有序性的問(wèn)題,提出一種基于特征序列化的公式相似度計(jì)算方法。該方法有序提取公式的運(yùn)算符、常量和括號(hào)作為其特征元素,將公式特征元素的位置映射為位置向量,通過(guò)計(jì)算位置向量是否相等得到公式相似度。針對(duì)混合方法中子樹的無(wú)效匹配問(wèn)題,提出一種基于有效匹配子樹的公式相似度計(jì)算方法。該方... 

【文章來(lái)源】：河北大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

詞-文本矩陣

貨物運(yùn)輸優(yōu)化圖

圖 2-3 公式樹型結(jié)構(gòu)及子路徑Y(jié)okoi 將子路徑集定義為從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的任何一條路徑。一個(gè)公式樹型其子路徑集如圖 2-3 所示。獲取到公式樹型結(jié)構(gòu)的子路徑集后，采用公式(2.11)計(jì)算公式相似度。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]融入數(shù)學(xué)表達(dá)式特征的科技論文個(gè)性化推薦[D]. 李曉雨.河北大學(xué) 2017
[3]匈牙利算法及其推廣[D]. 謝博耶夫.華東師范大學(xué) 2016
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[5]基于Hadamard變換的編碼壓縮及其主成分增強(qiáng)技術(shù)[D]. 何永龍.湖南大學(xué) 2014
[6]文本相似度計(jì)算理論與應(yīng)用研究[D]. 馬軍紅.西北大學(xué) 2011
[7]基于圖的科技文獻(xiàn)相似性搜索關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 朱戈.黑龍江大學(xué) 2011
[8]科技文檔中數(shù)學(xué)公式的描述與檢索[D]. 盧托.華中科技大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3435908