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基于动态特征词的中文句子相似度计算
摘要
本论文基于动态特征词的中文句子相似度计算，旨在提出一种基于语义的句子相似度计算方法。本文主要从句子相似度计算方法的发展历程入手，进而介绍动态特征词的概念及其在句子相似度计算中的应用。本文在分析了传统方法存在的问题的基础上，提出了一种句子相似度计算方法，即基于动态特征词的中文句子相似度计算方法。实验证明，该方法能够较好的提高句子相似度计算的准确性，具有很好的应用前景。
关键词：句子相似度计算；动态特征词；中文文本处理
Abstract
ThispaperisbasedonthecalculationofChinesesentencesimilaritywithdynamicfeaturewords,aimingtoproposeasemantic-basedsentencesimilaritycalculationmethod.Thispaperfirstlybeginswiththeevolutionofsentencesimilaritycalculationmethod,andthenintroducestheconceptofdynamicfeaturewordsandtheirapplicationinsentencesimilaritycalculation.Basedontheanalysisoftheproblemsoftraditionalmethods,asentencesimilaritycalculationmethod,i.e.,thecalculationofChinesesentencesimilaritybasedondynamicfeaturewords,isproposedinthispaper.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcanimprovetheaccuracyofsentencesimilaritycalculationandhasgoodapplicationprospects.
Keywords:Sentencesimilaritycalculation;Dynamicfeaturewords;Chinesetextprocessing
1、引言
随着互联网的发展，信息的爆炸式增长使得人们在信息检索与分类的过程中面临着巨大的压力。在这个背景下，如何从大量的文本中快速、准确的找到需要的信息成为了一个亟待解决的问题。而自然语言处理技术及其核心技术之一的文本相似度计算技术的发展，能够帮助解决上述问题。其中，句子相似度计算就是文本相似度计算中的一个重要组成部分。
句子相似度计算是指通过计算两个句子之间的相似程度，从而判断它们之间的语义相似性。在自然语言处理中，句子相似度计算被广泛应用于文本匹配、文本分类、信息抽取以及问答系统等领域。但是，传统的句子相似度计算方法往往只考虑了词汇表层次的相似性，忽略了语义的丰富性，因此存在着很大的局限性。
为了提高句子相似度计算的准确性，本文提出了一种基于动态特征词的中文句子相似度计算方法。该方法主要通过使用动态特征词，将句子中重要的、有意义的、区分性强的词语提取出来，以此作为句子的表示。由于动态特征词可以进行自适应调整，因此能够有效的反映文本的语义信息，从而提高句子相似度计算的准确性。
2、相关工作
2.1传统句子相似度计算方法
传统的句子相似度计算方法主要有基于字符串匹配算法、基于词法相似度算法、基于语法树匹配算法等。其中，基于字符串匹配算法是指通过对两个句子的字符进行比较，并计算它们之间的距离来衡量它们的相似程度，其主要代表有莱文斯坦距离和汉明距离。而基于词法相似度算法则是指将两个句子中的词汇进行关键性词汇的提取，再计算这些关键性词汇在两个句子中的重叠程度，来衡量它们的相似性，如余弦相似度算法和平均互信息（averagemutualinformation,AMI）算法等。基于语法树匹配算法则是指通过将句子转化为树型结构，然后比较这两个树的相似性，来衡量句子的相似程度。
然而，传统的句子相似度计算方法在实践中往往存在着很大的局限性，主要表现在以下几个方面：（1）这些方法只能反映出词汇表层次的相似性，忽略了语义信息的复杂性，因此准确性较低；（2）这些方法通常需要对足够的领域专业知识进行深入分析，而且由于领域的差异性而无法用于其他领域；（3）这些方法的算法复杂度较高，计算时间较长。
2.2基于语义的句子相似度计算方法
为了克服传统句子相似度计算方法的缺点，目前，许多基于语义的句子相似度计算方法得到了广泛的研究和发展。其中，LDA模型（latentdirichletallocation）是其中的代表之一，它能够对文本进行建模，从而实现文本的分类。另外，Word2Vec模