分阶段文本语义相似度提升算法：精确计算与应用验证

本文主要探讨的是"分阶段融合的文本语义相似度计算方法"，由作者马军红在西安外事学院工学院提出。针对中文文本的信息检索任务，该研究方法创新地采用了分层次的处理方式，从句子、段落到整个文本的层面逐步进行语义相似度的计算。这种方法的关键在于结合文档的主题和应用范围，采用语义加强的权重计算策略，对文本中的特征词赋予适当的权重。 首先，该算法注重语境对词义的影响，认识到不同级别的文本单位（如句子、段落）可能具有不同的语义重心，因此分别对待，赋予不同阶段不同的计算权重。这样做的目的是为了更准确地捕捉文本之间的语义关联，避免单一维度的比较可能导致的不精确性。 在具体的实现过程中，作者利用了语义增强的权重计算方法，这可能涉及到自然语言处理中的词向量技术，如Word2Vec或BERT，这些模型能够捕获词语之间的语义关系，从而提升相似度计算的精度。每个阶段的计算过程都会融入特定的语义因素，如主题一致性、上下文关联性等，以期得到更全面和精细的文本相似度评估。 通过构建文本相似度计算系统，该方法进行了与传统算法的对比实验，结果显示，经过改进的算法在处理中文文本时，能够提供更准确的相似度计算结果，这在信息检索等领域具有显著的优势。研究结果对于提高中文文本处理的效率和精度，以及优化搜索引擎和推荐系统等方面具有实际应用价值。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的文本相似度计算策略，它不仅考虑了文本的整体结构，还充分考虑了语境和主题信息，使得在处理大量中文文本时，能够更有效地挖掘出文本间的深层语义联系。这对于推动中文信息检索技术的发展，尤其是在大数据和人工智能背景下，具有重要的理论和实践意义。