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上下位语义抽取对于知识库构建、信息检索、智能语音以及其他语义应用都具有重要意义。如何有效地描述语义对象的上下文相似度是语义抽取的关键。文本核方法能在更高的维度上比较文本的语义相似性,显示出良好的应用前景。但是,目前常用的文本的语法解析树核以及文本序列核对子句长度较为敏感。提出一种新的混合文本核方法,在利用文本中词法和语法信息改进现有的解析树核和文本串核的基础上,对于句子长度具有自适应性。实验显示与已有核方法相比较,该方法取得了较好的效果,显著地提高了上下文语义抽取的准确率和召回率。