中文问句相似度计算：基于语义表征的新方法

"这篇论文是2007年发表在北京理工大学学报上的自然科学类论文，由陈康、樊孝忠、文IJ杰和贾可亮共同撰写。文章提出了一个新的中文问句语义相似度计算方法，主要应用于问答系统，尤其是针对常见问题集（FAQ）。通过句型模板规则匹配提取问句的语义表征，然后以此为基础计算问句之间的语义相似度，实验结果显示这种方法的准确率高达85%。" 本文主要探讨的是中文问句相似度计算的问题，这在信息检索、智能问答系统和自然语言处理领域具有重要意义。作者提出的方法可以分为两个关键步骤： 第一步，问句句型模板规则匹配提取语义表征。这一阶段的目标是将不同形式的问句转换成一种能反映其语义结构的通用表示。句型模板是预先定义的一系列规则，用于识别和解析问句的语法特征，如疑问词、动词、宾语等，这些元素共同构成了问句的语义块。通过对问句进行这种分析，可以抽取出包含问句核心意义的语义表征。 第二步，基于问句的语义表征计算相似度。在获取了问句的语义表征后，通过比较不同问句的这些表征来确定它们的相似程度。可能的比较方法包括但不限于余弦相似度、Jaccard相似度或基于深度学习的语义向量距离计算。这种方法强调的是理解问句的实质性内容，而非仅仅依赖表面的词汇匹配。 实验部分，作者利用该方法开发了一个面向FAQ的问答系统，表明了这种方法的有效性。通过与实际问答数据集的对比，计算出的相似度准确率达到了约85%，证明了该方法在处理中文问句相似度问题时的高效性和准确性。 关键词涉及的“问句语义表征”是指对问句进行的深入分析，以便捕获其含义的核心；“语义相似度”是指衡量两个语句在意义上的接近程度；“中文问句”是研究的主体，关注的是中文语言特有的问句结构和表达方式；“语义块”则是指在问句分析过程中识别出的关键语义成分，它们组合起来构成问句的语义结构。 这篇论文提出的中文问句相似度计算方法为问答系统和自然语言处理技术提供了新的思路，尤其是在处理中文语料时，能够更准确地理解用户提问并提供相关答案。这种方法对于提高人机交互的效率和用户体验具有重要价值。