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一种用于释义识别的句子相似度算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.93 MB | 2021-03-23

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  针对现有句子相似度算法无法处理同义词、准确率低和复杂度高等不足,结合词向量技术改进 Levenshtein相似度算法和 Jaccard系数,提出一种新的句子相似度算法用于释义识别,并对多种句子相似度算法的优劣进行分析,设计多相似度特征组合的应用模式。基于MRPC释义识别数据集的实验结果表明,使用该算法的释义识别模型准确率与F值分别达到74.4%和83.1%,与使用TF:IDF算法、词袋算法等传统算法的模型相比识别性能更优。
 

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