一种新的句子相似度计算方法——基于规则的自动对话系统

"基于规则的句子相似度计算 .pdf" 这篇论文《基于规则的句子相似度计算》由张子宪和张德东共同撰写，主要探讨了在自然语言处理任务中如何通过规则方法来计算句子之间的相似度。通常，计算句子相似度的方法分为规则法和统计法，而统计方法往往也需要结合语言规则。论文提出了一种新的规则为基础的计算方法，尤其针对自动对话系统的设计。 在自动对话系统中，算法的核心是准确理解并回应用户的问题。论文指出，新算法从五个关键方面分析用户提出的问句，并与问题库中的问句进行比较，以找出最匹配的答案。这五个方面包括： 1. 相同关键词个数：比较两句话中相同词汇的数量。 2. 句子长度对比：考虑句子的长度差异，可能影响语义的理解。 3. 逆序数：评估词语顺序颠倒对句子含义的影响。 4. 关键词距离：分析关键词在句子中的位置关系。 5. 相同关键词在问题库问句中所占比例：考察关键词在问题库中的普遍性。 每个方面的权重在计算中有所不同，这些权重是基于经验设定的，并在训练过程中不断优化，从而提高对话系统的回答准确性。通过这种方式，论文中的算法被成功应用于名为“瞎聊”的网络聊天机器人，使得机器人具备了更智能的应答能力。 论文的关键词包括计算机应用、句子相似度、逆序数、自然语言处理和对话系统，表明其主要研究领域集中在计算机科学和技术的实践应用，特别是自然语言处理技术在对话系统中的创新应用。中图分类号为TP391.1，表明它属于计算机科学技术类的图书资料。 此篇研究对于理解和改进自然语言处理中的句子相似度计算，以及提升自动对话系统的表现，提供了有价值的方法论贡献。通过深入研究和优化这些规则，未来有可能进一步提升机器理解和生成人类语言的能力。