基于汉语复句的语义相关度计算及类别的标识

发布时间：2018-06-15 00:23

  本文选题：复句 + 语义相关度　； 参考：《计算机科学》2017年05期

【摘要】：语义相关度计算作为中文信息处理领域中的一项关键技术,在信息检索、语义消岐、文本分类中起着重要的作用。利用汉语复句的句法理论和关系标记搭配理论,以汉语复句语料库以及搜索引擎获取的复句为语料,提出了一种基于汉语复句的语义相关度计算方法——SRCCS。本方法不仅能够计算词语的相关度,而且能够表明相关的性质与类别。与通过短文计算相关度的方法相比,本方法选取的计算对象范围更小,因而结果更准确,计算复杂度更低。在同一测试集上与搜索引擎方法的对比分析证明了基于汉语复句的语义相关度计算方法的有效性与优越性。
[Abstract]:As a key technology in the field of Chinese information processing, semantic correlation calculation plays an important role in information retrieval, semantic disambiguation and text classification. Based on the syntactic theory of Chinese complex sentences and the collocation theory of relational markers, and taking the Chinese complex sentence corpus and the complex sentences obtained by the search engine as the corpus, this paper presents a method for calculating the semantic relevance of Chinese complex sentences, SRCCS. This method can not only calculate the correlation degree of words, but also show the properties and categories of correlation. Compared with the method of calculating correlation degree by short text, the range of objects selected by this method is smaller, so the result is more accurate and the computational complexity is lower. The comparison with search engine method on the same test set proves the validity and superiority of the semantic relevance degree calculation method based on Chinese complex sentence.
【作者单位】： 华中师范大学计算机学院;
【基金】：国家社科基金(14BYY093)资助
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2019672