發(fā)布時間：2018-06-15 00:23

  本文選題：復句 + 語義相關度　； 參考：《計算機科學》2017年05期

【摘要】：語義相關度計算作為中文信息處理領域中的一項關鍵技術,在信息檢索、語義消岐、文本分類中起著重要的作用。利用漢語復句的句法理論和關系標記搭配理論,以漢語復句語料庫以及搜索引擎獲取的復句為語料,提出了一種基于漢語復句的語義相關度計算方法——SRCCS。本方法不僅能夠計算詞語的相關度,而且能夠表明相關的性質(zhì)與類別。與通過短文計算相關度的方法相比,本方法選取的計算對象范圍更小,因而結(jié)果更準確,計算復雜度更低。在同一測試集上與搜索引擎方法的對比分析證明了基于漢語復句的語義相關度計算方法的有效性與優(yōu)越性。
[Abstract]:As a key technology in the field of Chinese information processing, semantic correlation calculation plays an important role in information retrieval, semantic disambiguation and text classification. Based on the syntactic theory of Chinese complex sentences and the collocation theory of relational markers, and taking the Chinese complex sentence corpus and the complex sentences obtained by the search engine as the corpus, this paper presents a method for calculating the semantic relevance of Chinese complex sentences, SRCCS. This method can not only calculate the correlation degree of words, but also show the properties and categories of correlation. Compared with the method of calculating correlation degree by short text, the range of objects selected by this method is smaller, so the result is more accurate and the computational complexity is lower. The comparison with search engine method on the same test set proves the validity and superiority of the semantic relevance degree calculation method based on Chinese complex sentence.
【作者單位】： 華中師范大學計算機學院;
【基金】：國家社科基金(14BYY093)資助
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2019672