基于TFIDF的社区问答系统问句相似度改进算法

发布时间：2018-05-02 21:08

  本文选题：向量空间模型 + TFIDF算法　； 参考：《北京理工大学学报》2017年09期

【摘要】：针对社区问答系统问句相似度计算问题,提出了一种改进的TFIDF算法.按照用户的查询意图对问句进行分类,根据特征词在类别中的分布对权值进行调整;将问句的主题词归入特征项进行TFIDF计算.实验结果表明,本文改进的TFIDF算法的P@3比传统的TFIDF算法提高了7.66%,比TFIDF-IG算法提高了5.31%,而且P@5和P@10也有不同程度的提高,与传统TFIDF算法和参考改进算法相比,该算法明显提高了检索性能.
[Abstract]:An improved TFIDF algorithm is proposed to calculate the similarity of question sentences in community question answering system. According to the user's query intention, the question sentence is classified, the weight value is adjusted according to the distribution of the feature words in the category, and the subject words of the question sentence are classified into the feature items for TFIDF calculation. The experimental results show that compared with the traditional TFIDF algorithm, the improved TFIDF algorithm has 7.66% higher than the traditional TFIDF algorithm, 5.31% higher than the TFIDF-IG algorithm, and also has a different degree of improvement compared with the traditional TFIDF algorithm and the improved reference algorithm. This algorithm improves the retrieval performance obviously.
【作者单位】： 北京理工大学信息与电子学院;
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1835508