本文關(guān)鍵詞：基于罰分因子的論文相似度檢測研究

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【摘要】：提出一種特殊標記符和詞根沙普利值二步驟分詞模型,提高分詞的準確率,通過搜索引擎指數(shù)來識別新詞。在相似度比較方面,提出了帶行列順序罰分因子距離矩陣模型,該模型綜合了向量檢測、漢明距離和最長公共子串的特點,重新定義了距離矩陣。與傳統(tǒng)的論文相似性檢索相比,具有分詞準確,計算量小等優(yōu)點。
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 中文分詞 相似度比較 距離矩陣
【基金】：湖北省教育廳科學研究計劃資助項目(D20141403)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 論文檢測以相似度計算為基礎(chǔ),利用計算機自動計算文本間的相似度[1]。文本相似度的計算廣泛應(yīng)用于信息檢索、機器翻譯、自動問答系統(tǒng)、文本挖掘等領(lǐng)域,是一個非�；A(chǔ)而關(guān)鍵的問題,長期以來一直是人們研究的熱點和難點[2]。當前文本相似度檢測的主要算法有:向量空間模型Vector

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本文編號：707313