【摘 要】
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随着搜索引擎、社交网络以及聊天机器人等应用场景的发展和普及,短文本相似度计算在信息检索、文本分类、智能问答和机器翻译等研究和应用中发挥着重要的作用。传统的文本向
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随着搜索引擎、社交网络以及聊天机器人等应用场景的发展和普及,短文本相似度计算在信息检索、文本分类、智能问答和机器翻译等研究和应用中发挥着重要的作用。传统的文本向量化方法更加适用于长文本,对于稀疏、高噪音的短文本不能达到满意的效果。近年来,随着神经网络语言模型的广泛应用,文本信息处理方式可以从传统的高维稀疏向量空间转化成低维词向量空间,这为短文本相似度计算提供新的思路。本文提出了一种无监督的短文本相似度计算方法,将Earth Mover’s Distance(EMD)求解线性规划中运输问题的最优解应用于度量两个短文本的相似度,用Word2Vec度量单词的语义距离,提出了词序位置相似度的概念,即在EMD模型单词移动中考虑单词的相对位置关系,使得最终的短文本相似度计算模型在k近邻文本分类任务中具有较高的准确率、召回率和F1值。同时提出了一种有监督的短文本相似度计算方法,构建两个垂直方向完全一样的Convolutional Neural Networks(CNN)模型,将基于Word2Vec短文本语义扩展矩阵作为CNN输入,经过全连接层处理产生高级语义向量,最后激活层采用Sigmoid输出属于某类的概率,用于判别短文本是否相似。并将短文本相似度计算模型应用于“Quora Question Pairs”数据集上,取得了较好的实验效果。本文将短文本相似度计算方法应用于运营商网络故障工单质检任务中,设计了基于短文本相似度计算的工单质检流程,开发了基于BS架构的工单智能质检系统。实际的运行结果表明本系统的性能可以较好地满足运营商日常的质检需求。
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