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题名问答系统中问句相似度研究
被引量：3
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作者
宋文闯
刘亮亮
张再跃
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机构
江苏科技大学计算机学院
上海对外经贸大学统计与信息学院
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出处
《软件导刊》
2020年第7期148-152,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61371114,611170165)
江苏高校高技术船舶协同创新中心/江苏科技大学海洋装备研究院项目(1174871701-9)。
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文摘
百度知道中用户提出问题较短,采用常规基于空间向量的TF-IDF句子相似度计算、基于语义依存关系的句子相似度计算等方法往往很难较好完成其相似度计算。鉴于此,基于长度较短问句的特点,引入问题元和词模思想,对用户问题进行分解,并与传统相似度计算方法相融合,提出新的相似度计算方法。对于长度低于20个词的问句,与传统TF-IDF方法相比,F1值提高了12%。
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关键词
问题元
关键字扩展
TF-IDF
句子相似度
问答系统
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Keywords
question element
keyword expansion
TF-IDF
sentence similarity
question and answer system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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