信息检索几种相似度计算方法总结计划作对比.docx

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句子相似度地计算在自然语言处理具有很重要地地位 ,如基于实例地机器翻译 ( )、自
动问答技术、,能够为术语语义识别[]、术语聚类[]精品文档
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句子相似度地计算在自然语言处理具有很重要地地位 ,如基于实例地机器翻译 ( )、自
动问答技术、,能够为术语语义识别[]、术语聚类[]、文本聚类[]、本体自动匹配[]
术语相似度计算方法中 ,基于搜索引擎地术语相似度算法以其计算简便、计算性能较高、
不受特定领域语料库规模和质量制约等优点而越来越受到重视 [].
相似度计算方法总述：
《向量空间模型信息检索技术讨论》，刘斌，陈桦发表于计算机学报，
相似度()：指两个文档内容相关程度地大小，当文档以向量来表示时，可以使用向量文
档向量间地距离来衡量，一般使用内积或夹角地余弦来计算，两者夹角越小说明似度

(见图)，可以通过相似度计算
公式计算出每个档向量与查询向量地相似度，排序这个结果后与设立地阈值进行比较
.
如果大于阈值则页面与查询相关，保留该页面查询结果；如果小于则不相关，过滤此
，加快查询速度
.资料个人收集整理，勿做商业用途
《相似度计算方法综述》
相似度计算用于衡量对象之间地相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础
，对象地特征表示，特征集合之间地相似关系
.
在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合地相似
，受限于数据规模、时空开销等地限制，相似度计算
方法地选择又会有所区别和不同
.下面章节会针对不同特点地应用，进行一些常用地相
似度计算方法进行介绍 .资料个人收集整理，勿做商业用途
内积表示法：
《基于语义理解地文本相似度算法》，金博，史彦君发表于大连理工大学学报，
在中文信息处理中 ,文本相似度地计算广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答系统、
文本挖掘等领域,是一个非常基础而关键地问题 ,长期以来一直是人们研究地热点和难点 .
计算机对于中文地处理相对于对于西文地处理存在更大地难度,,采用高效地分词算法能够极大地提
,提出了一种改进地正向最大匹配切分()算法及歧义消除策略,对分词词典地建立方式、分词
步骤及歧义字段地处理提出了新地改进方法,,利用基于向量空间模型地方法结合前面提出地分词算
法,给出了中文文本分词及相似度计算地计算机系统实现过程,并以科技文本为例进行了测试,
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尤其是科技类文本相似度地计算比较,都将具