【摘 要】
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语义相似度计算是自然语言处理领域的关键问题之一,在信息检索中的查询扩展、机器翻译中的模块识别,以及句法分析、词义消歧等任务中都发挥着重要的作用.本文将集成方法应用
【机 构】
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计算语言学教育部重点实验室(北京大学),北京100871
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语义相似度计算是自然语言处理领域的关键问题之一,在信息检索中的查询扩展、机器翻译中的模块识别,以及句法分析、词义消歧等任务中都发挥着重要的作用.本文将集成方法应用子基于大规模语料库的汉语语义相似度计算上,提出并实现了不同语域的集成方案.分别使用新闻语料和互联网语料,选取窗口大小为2或3的上下文词语特征、以上下文与目标词之间的互信息作为权值构建特征向量,计算向量之间的cosine夹角作为词语相似度,得到了三种语义相似度序列.对这三个相似度序列进行集成,使用了平均排名、调和平均排名和平均分数三种集成方法.对四种组合方式的集成结果进行了评测,实验结果表明,集成方法获取的语义相似度相对于单一方法准确率得到了提升,其中,与不同窗口的集成相比,本文提出的不同语域的集成,准确率提升更为显著.
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