基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
text2vec-base-chinese-sentence相似度计算
text2vec-base-chinese-sentence是一个用于计算中文句子相似度的模型。
它基于文本向量化技术，将文本转换为向量表示，并使用余弦相似度来衡量两个句子的相似程度。
要计算text2vec-base-chinese-sentence的相似度，可以按照以下步骤进行：
1. 准备数据：准备两个需要比较相似度的中文句子。
2. 预处理：对句子进行分词、去除停用词等预处理操作，以便模型正确理解句子的含义。
3. 模型加载：加载text2vec-base-chinese-sentence模型。
4. 向量化句子：使用模型将两个句子分别转换为向量表示。
5. 计算余弦相似度：使用余弦相似度公式计算两个向量的相似度。
需要注意的是，text2vec-base-chinese-sentence模型是一个基于文本向量化技术的模型，因此需要保证输入的句子在语义上具有代表性，否则可能无法得到准确的结果。
同时，对于不同的数据集和任务，可能需要调整模型的参数或使用其他更合适的模型来提高相似度计算的准确性。
基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
(北京理工大学 计算机科学技术学院 , 北京 100081)
摘 要 : 提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法. 该方法分为两步 :第一步采用基于问句句型模板规则匹 配的方法提取问句语义表征 ;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度. 采用该方法开发了一个面向常问问 题集 ( FAQ) 的问答系统. 实验结果表明 ,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为 85 %. 关键词 : 问句语义表征 ; 语义相似度 ; 中文问句 ; 语义块 中图分类号 : TP 391 文献标识码 : A
for j = 1 to m { if s ( w i + j)〈 〉tj 匹配不成功 ,返回 ;
}
for each example of R { for each item of t he example if ( d ( ek , w i + k) > 阈值 ψ) break ; 记录当前匹配实例的分数 , 并保存作为 最佳匹配实例 ;
}
最终规则匹配的结果是得分最高的实例对应的 规则 ;
返回匹配的分数. 115 问句句型模板规则匹配
通过分析大量的真实问句 , 作者构建了一个包 含 157 个问句句型模板规则的规则库. 11511 问句句型模板规则的组织
句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用
句子形态上的相似性。其计算方法如下：
! " ＬｅｎＳｉｍ（ Ｓ１， Ｓ２） ＝１－ 绝对值
Ｌｅｎ（ Ｓ１） － Ｌｅｎ（ Ｓ２） Ｌｅｎ（ Ｓ１） ＋ Ｌｅｎ（ Ｓ２）
其中 Ｌｅｎ（ Ｓｉ） 表示 Ｓｉ 中（ 关键） 词的个数， ｉ＝１， ２。
定义 ３ 词序相似性 ＯｒｄＳｉｍ（ Ｓ１， Ｓ２）
从关键词的顺序上来标注句子的相似性， 反映两个句子中
的疑问词及停用词表中的词， 如： 为什么、怎么样、如何、的、地、
得等。Ｗｏｒｄ（ Ｓｉ） 表示 Ｓｉ 中的关键词个数， ｉ＝１， ２。 在实践过程中发现名词和动词在句子的信息量。一个句子的中心
信息基本上都是围绕着动词和名词来展开的， 所以在进行计算
的时候也特意加大了名词和动词的重要程度， 将句子的重心落
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机工程与应用
２００８， ４４（ １） １６５
句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用
周法国， 杨炳儒 ＺＨＯＵ Ｆａ－ ｇｕｏ， ＹＡＮＧ Ｂｉｎｇ－ ｒｕ
北京科技大学 信息工程学院， 北京 １０００８３ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂｅｉｊｉｎｇ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３， Ｃｈｉｎａ
ＺＨＯＵ Ｆａ － ｇｕｏ， ＹＡＮＧ Ｂｉｎｇ－ ｒ ｕ．Ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｓｉｍｉｌａｒ ｉｔｙ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｑｕｅｓｔｉｏｎ ａｎｓｗｅｒ ｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ ｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２００８， ４４（ １） ： １６５－ １６７．
汉语词语相似度计算方法分析
汉语词语相似度计算方法分析汉语词语相似度计算方法分析随着人工智能的发展，自然语言处理技术的应用越来越广泛。
在自然语言处理中，汉语词语相似度计算是一个非常重要的技术。
汉语词语相似度计算可以用于文本相似度计算、信息检索等方面。
本文将介绍汉语词语相似度计算的常用方法及其优缺点，并对未来研究方向进行探讨。
一、基于词语相似度计算的方法1. 基于语义关联度的方法这种方法是根据单词的语义，计算两个词的相似度。
最常用的方法是基于词向量模型，如Word2Vec和GloVe。
Word2Vec是由Google开发的一种词汇嵌入模型，通过训练神经网络，实现将汉语中的词映射到一个高维空间中的低维空间中。
这个低维空间中有许多相似的词语靠的很近，而不相关的词语则距离较远。
GloVe也是一种词向量模型，可以通过计算共现矩阵，获取单词的向量表示。
2. 基于字形编码的方法这种方法是将汉字进行编码，然后计算两个词之间的相似度。
最常用的方法是基于编辑距离或汉明距离的方法。
编辑距离是指两个字符串从一个变为另一个所需的最少单字符编辑，包括插入、删除和替换。
汉明距离是指两个二进制序列在相同位置上不同的比特数。
这种方法优点是计算速度快，但缺点是不考虑语义关系。
3. 基于本体的方法这种方法是基于语义网络来计算两个词的相似度。
本体是一种广泛使用的语义标记方法，它描述了一组实体以及它们之间的关系。
通过将词汇与本体联系起来，可以获取词汇之间的语义关系。
本体可基于WordNet，共享本体或其他本体。
4. 基于语言模型的方法这种方法是基于词序列的概率模型计算两个单词之间的相似度。
最常用的是n-gram模型，其中n指模型中单词序列的长度。
n-gram模型可以通过计算两个单词序列的Jaccard相似度来计算单词相似度。
Jaccard相似度是通过计算词汇重叠度来度量两个集合的相似度。
二、各种方法的优劣分析1. 基于语义关联度的方法:优点：可以准确地计算语义相关性，并且对同义词、词形变化、多义词等有很好的处理能力，这是其他方法无法匹敌的。
中文语句相似度计算的方法初探
在 6 棵义原树中找到 ,或者 2 个词的义原分别处于
.
2 个不同的义原树 ,则认为这 2 个词之间的语义距
2 ( ∑T2 i ) ( ∑T′ i )
i=1 i=1
离为 ∞. 设 2 个词 U , V 之间的语义距离为 D , 那么
U , V 之间的相似度可以为 : s(U ,V ) = D/ p , p ≠∞ . 0,p= ∞
[3 ]
词的同义和多义现象 . 为分辨词的同义和多义现 象 ,可以采用构造语义树或用语义网 ( 如 Word2
Net , Hownet ) 的方法 .
2 句子语义相似度分析
句子中任意 2 个词的相似度 . A , B 句子之间的语 义相似度 s ( A , B ) 为 :
s ( A , B) = [
李 伟
( 安徽工业大学 计算机学院 ,安徽 马鞍山 243002)
3
摘要 : 分析了中文自然语言处理中句子相似度的计算方法 , 介绍了基于向量空间模型的 TF ID F 的 、 基于句子语义和基于句子依存关系的三种句子相似度计算模型 ,并对它们的计算原理 、 计
算方法进行了分析 ,给出了他们的优缺点 . 基于向量空间模型的句子相似度计算模型已经比较成 熟 ,一般情况下能够产生较好的效果 . 由于 TF - ID F 方法没有考虑这种语义信息 ,所以传统的 TF
式中 : D = T1 ∪ T2 - T1 ∩ T2 . T1 、 T2 分别是 2 个 词所在义原树从树根到该节点语义元素集合 , T1 ∪T2 是义原树中从树根到 U , V 各自语义节点包 括的所有义原的集合 , T1 ∪T2 是该集合元素个数 ,
T1 ∩T2 表示 U , V 对应语义树相同语义节点集
中文文本相似度 最准确的算法
中文文本相似度最准确的算法
中文文本相似度可以使用多种算法进行计算，下面介绍几种较常用且准确的算法：
1. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过计算两个文本向量之间的夹角来衡量相似度。
将文本表示为词频向量或TF-IDF 向量，然后计算向量之间的余弦相似度。
2. Word2Vec：通过将文本中的词语转换为高维向量表示，然后计算这些向量之间的相似度。
通过训练大规模语料库得到词向量模型，可以考虑词的上下文信息。
3. 基于BERT的相似度计算：BERT是一种预训练的深度双向Transformer模型，可以用于文本相似度计算。
通过将文本输入BERT模型中，得到文本的语义表示，然后计算表示之间的相似度。
以上算法都可以用于中文文本相似度计算，具体选择哪种算法要根据应用场景和数据集来确定。
在实际应用中，也可以结合多种算法进行计算，综合考虑不同算法的优势。
基于HowNet句子相似度的计算
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ． ２ ０ １ ５ ． １ １ ． ０ １ １
Ｃａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈｏ ｗＮｅ ｔ
状况 。在词语 相似 度计 算 的基础 上 ， 针 对 目前句 子相 似度计 算方 法 的不 足 ， 文 中提 出一 种基 于 Ｈ ｏ ｗ Ｎ ｅ ｔ 的计算 句 子相 似度
的方法 。在 《 知 网》 的词汇 语义 相似 度计 算基 础上 ， 加入 了词 语定 义 义 原 间的反 义 、 对义关系、 单 义 原 的否 定 和符 号 义 原 、 定 义信 息来 计算 词语 的相 似度 。计算 句子 相似 度前 加入 词语 的消歧 ， 在计 算 句子 相似 度 时考 虑 了词 语定 义 的关 系 义原 与 待 比较的词 定义 的某 个 义原相 等 的情况 ， 并加 大 了关 系 义原 的权重 。实 验结 果表 明 ， 在 同等 的测 试 条件 下 ， 所提 出的句 子 相似 度计算 方法 可 以提 高句子 相似 度 的计算 精度 ， 更符 合人 的直 观感觉 。 关键 词 ： 知网 ； 词语相 似 度 ； 义原； 句 子相 似度 中图分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ５ ） １ １ － ０ ０ ５ ３ － ０ ５
基于语义分析的句子相似度计算研究
基于语义分析的句子相似度计算研究在自然语言处理领域中，计算机对文本进行处理和分析的重要任务之一是衡量句子的相似度。
这个任务的应用非常广泛，包括文本分类、信息检索、机器翻译等多个方面。
本文将着重探讨基于语义分析的句子相似度计算研究，从基础概念、流程、算法和应用等方面进行分析。
一、基础概念在介绍基础概念之前，有必要明确一下什么是“句子相似度”。
简单来说，它是用于评估两个或多个句子之间语义上的相似性的量化指标。
在句子相似度计算中，可以使用不同的相似度度量方法来衡量两个句子之间的相似度。
常见的相似度度量方法包括余弦相似度、欧几里得相似度、Pearson相似度和Jaccard相似度等。
这些度量方法主要关注的是句子中的词语之间的相互作用。
而基于语义分析的句子相似度计算方法则关注的是句子中表达的含义和信息之间的相似性。
二、流程基于语义分析的句子相似度计算方法的流程可以分为以下几个步骤：1. 提取语言特征提取语言特征是句子相似度计算中必不可少的步骤。
语言特征可以包括词汇、句法和语义等多个方面。
常见的语言特征提取方法包括分词、词性标注、命名实体识别和句法分析等。
2. 构建语义表示模型句子的语义表示模型是计算两个句子之间相似度的主要方法之一。
常用的语义表示模型包括向量空间模型、主题模型和层次矩阵模型等。
3. 计算句子相似度在构建好语义表示模型后，可以使用不同的相似度算法来计算两个句子之间的相似度。
常用的相似度算法包括余弦相似度、基于词典的相似度、基于词向量的相似度和基于机器学习方法的相似度等。
三、算法1. 词向量词向量是自然语言处理中常用的一种语言特征表示方法，可以将每个词映射到一个向量空间中。
这种表示方法主要用于衡量两个句子中的词语之间的相似性。
常用的词向量模型包括Word2Vec和GloVe等。
2. Word Mover's DistanceWord Mover's Distance是一种常用的句子相似度计算算法，它基于每个词向量之间的距离计算两个句子之间的距离。
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收稿日期 : 2007205231 基金项目 : 国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题 (20050007023) 作者简介 : 陈康 (1982 —) ,男 ,博士生 , E2mail : chenkang @bit . edu. cn ; 樊孝忠 (1948 —) ,男 ,教授 ,博士生导师.
Calculation Method of Chinese Question Semantic Similarity Based on Question Semantic Representation
CHEN Kang , FAN Xiao2zhong , L IU J ie , J IA Ke2liang
(School of Computer Science and Technology , Beijing Institute of Technology , Beijing 100081 , China)
Abstract : A new approach to calculate t he Chinese question semantic similarit y is presented , t hat is divided into two steps , first to ext ract t he semantic representation f rom t he question , and secondly to compute t he semantic similarit y based on t he question semantic representation. The met hod of ext racting t he question semantic representation f rom t he question based on question semantic model matching is used. A FAQ oriented question answering system was developed based on t he question semantic similarit y calculation approach. Experimental result s showed t hat t he proposed algorit hm has a higher precision , approximately 85 %. Key words : question semantic representation ; semantic similarit y ; Chinese question ; semantic chunk
图 1 中文问句语义表征提取流程图 Fig. 1 Flow chart of extracting Chinese question
semantic representation
111 客气词过滤 用户在提问时 , 往往会使用一些客气词 , 例如 :
“请问”“、请您告诉我”等. 客气词对分析问句的语 义没有帮助. 因此收集了一个客气词表 , 在系统处 理的第一步进行客气词过滤. 112 分词和词性标注
对于简单问句 , 采用问句句型模板规则匹配提 取其问句语义表征 ; 对于复杂和无规则问句采用基 于问句中一些关键词的语义进行联想的策略 , 概率 推测其问句语义表征. 因此在两个层次上构建简单 问句的句型模板规则库. 第 1 个层次是对问句中的 语义块进行统计分析 ,建立语义块组成规则库 ; 第 2 个层次是根据问句中语义块之间的搭配关系和次序 建立句型模板规则库 , 并为每一个句型模板建立对 应的问句语义表征 , 只要能正确地识别出问句的句 型模板 ,就能得到其问句语义表征. 问句语义表征 的提取流程图如图 1 所示.
for j = 1 to m { if s ( w i + j)〈 〉tj 匹配不成功 ,返回 ;
}
for each example of R { for each item of t he example if ( d ( ek , w i + k) > 阈值 ψ) break ; 记录当前匹配实例的分数 , 并保存作为 最佳匹配实例 ;
使用了中科院计算所汉语词法分析系统 ( ICT2 CLAS) 的源码进行分词和词性标注 , 并在原有的基 础上进行局部改动 , 增加了领域专业词库. 由于 ICTCLAS 系统使用 VC 编写 , 而问句分析采用 J ava
语言开发 ,使用 J N I 技术实现了对该系统的调用. 113 语义标注
征进行问句语义相似度计算 , 既考虑了句子的语义 信息 ,又避免了只考虑词语出现次数的片面性. 211 词汇相似度计算
词语之间的相似度计算参照文献 [6 ]中的语义 计算方法 ,采用知网作为系统的语义资源. 以下是 以知网为基础的词语相似度计算策略.
①词语相似度计算规则. 对于两个词语 W 1 和 W 2 ,如 果 W 1 有 n 个 义 项 ( 概 念) : C11 , C12 , …, C1 n ; W 2 有 m 个 义 项 ( 概 念) : C21 , C22 , …, C2 m ; W 1 和 W 2 的相似度是各个概念相似度的最大值.
系统在规则搜索时采用了带回溯的递归过程 , 用户输入的问句首先经过上述相关处理 , 然后在规 则树中按层次逐个查找. 如果与用户问句相匹配的 终端节点中包含模板信息 ,则中止搜索 ,取出模板中 的信息进行相应处理 ,返回问句的语义表征.
2 中文问句语义相似度计算
作者根据对问句进行分析后生成的问句语义表
陈康 , 樊孝忠 , 刘杰 , 贾可亮
(北京理工大学 计算机科学技术学院 , 北京 100081)
摘 要 : 提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法. 该方法分为两步 :第一步采用基于问句句型模板规则匹 配的方法提取问句语义表征 ;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度. 采用该方法开发了一个面向常问问 题集 ( FAQ) 的问答系统. 实验结果表明 ,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为 85 %. 关键词 : 问句语义表征 ; 语义相似度 ; 中文问句 ; 语义块 中图分类号 : TP 391 文献标识码 : A
常重要的. 作者提出了一种新的计算问句语义相似 度的策略 :首先 , 分析问句的语义信息 , 使用问句语 义表征表示问句的语义 , 并探索如何表示和提取问 句语义表征 ;然后 , 在问句语义表征的基础上 , 进行 问句语义相似度的计算.
1 提取问句语义表征
采用问句句型模板规则匹配的方法提取问句的 语义信息. 问句语义表征 ( question semantic repre2 sentation , QSR) 是问句语义信息的形式化表示 , 剔 除了问句中无关或者干扰的信息 , 是问句语义的必
第 27 卷 第 12 期 2007 年 12 月
北京理工大学学报 Transactions of Beijing Institute of Technology
文章编号 :100120645 (2007) 1221073204
Vol. 27 No. 12 Dec. 2007
基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
使用知网对问句进行语义标注. 知网是一个以 汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象 , 以揭 示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关 系为基本内容的常识知识库. 114 语义块识别
问句中语义块的识别根据语义块的组成规则在 句法树的指导下采用自底向上的 Chart 分析算法 , 对于简单问句在句法树的指导下进行识别. 语义块 规则匹配的标准是所有元素以及实例的语义类型. 语义块规则可以表示为 R =〈 t1 , t2 , …, t m 〉, 该规 则的其中一个实例是 E = e1 , e2 , …, em . 当前进 行分 析 的 问 句 可 以 表 示 为 W = w i + 1 , w i + 2 , …, w i + m ,并且 定 义 s ( x ) 用 来 计 算 x 的 语 义 类 型 , d ( x , y) 用来计算两个概念 x 和 y 之间的距离. 算 法的程序伪码如下 :
句子相似度计算在自然语言处理中有着广泛的 应用. 目前 ,已有多种句子相似度的计算方法 , 如编 辑距离法 、最大公共子串 (L CS) 法 、移动窗口动态缩 小法等 ,但这些方法主要是面向英文字符串处理. 国内学者也在这方面作了大量研究 , 出现了基于语 义词典的方法 、TFIDF 方法 、词性词序结合的方法 、 依存树法等[1 - 4 ] . 已有的计算方法多数都是基于向 量空间模型的 ,很少采用完全的句法分析和语义分 析. 另外 ,句子相似度的计算方法还不一定完全适 合于问句相似度的计算. 因此 , 根据问句的特点 , 综 合考虑问句的语义信息进行相似度计算的研究是非
相似度计算.
α
Sim ( P1 , P2) = d ( 北 京 理 工 大 学 学 报 第 27 卷
要表示. 一个简单的问句通常只对应一个问句语义 表征 ,但一个问句语义表征可有多种不同的问句表 示形式. 例如 “, 什么是病毒 ?”和“病毒是什么 ?”对 应同一个问句语义表征 , 即实体 ( 病毒) 的定义. 问 句语义表征的组成与问句的类型 (Q T) 直接相关 , 如 询问实体属性的 QSR = { Q T = 属性 , At C =〈属性 名〉, EnC =〈实体名〉} ;询问角色的 QSR = { Q T = 事 件角色 , RoC =〈事件角色名〉, EvC =〈事件名〉, EnC = 〈实体名〉} 等. 其中 EnC 表示实体块 , EvC 表示事件 块 ,At C 表示属性块 , RoC 表示角色块.
Sim ( W 1 , W 2)
=
max
i = 1 , 2 , …, n ; j = 1 , 2 , …, m
Sim ( C1 i , C2 j) .