【摘 要】
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为进一步提高文本相似度计算的准确性,提出基于句向量的文本相似函数(part of speech and order smooth inverse frequency,PO-SIF),从词性和词序方面优化了平滑反频率(smoot
【机 构】
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重庆邮电大学经济管理学院电子商务与现代物流重点实验室
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为进一步提高文本相似度计算的准确性,提出基于句向量的文本相似函数(part of speech and order smooth inverse frequency,PO-SIF),从词性和词序方面优化了平滑反频率(smooth inverse frequency,SIF)计算方法,SIF算法的核心是通过加权和去除噪声得到句向量来计算句子相似度。在具体计算时,一方面通过增加词性消减因子调节SIF句向量计算权重参数,获得带有词性信息的句向量,另一方面通过将词序相似度与SIF句向量相似度算法进行线性加权优化句
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