改进频率函数提升语义相似度：审计规则应用与效率改善

本文主要探讨了"改进的分数阶微积分器间接离散化设计"，该研究聚焦于解决语句语义相似度计算中的问题。在传统的语义相似度算法中，如基于HowNet的方法，往往忽视了不同词语在确定句子相似度时的重要性权重，这可能导致计算结果不够准确。为了解决这个问题，研究人员提出了一种创新的策略，即引入词语在语料库中的频率函数作为权重，以衡量每个词语对句子相似度值的贡献。 新算法考虑到了词语出现的频次，认为高频词不应在相似度计算中占据过高的权重，从而提高了算法的精确性。这对于信息检索、机器翻译、信息过滤和自动问答等依赖语义理解的领域具有重要意义，因为更精确的相似度计算能够提升系统的整体性能。 在审计规则库的应用中，这种改进算法发挥了关键作用。传统的审计方法可能存在散乱、重复的问题，因此，研究者构建了一个审计规则库，旨在更好地管理和复用审计方法。通过计算用户输入与审计规则的相似度值，新算法能够筛选出与用户需求高度匹配的审计规则，从而减少人工查找的时间，显著提高审计工作的效率。 论文的作者们来自中南大学信息科学与工程学院和软件学院，他们结合计算机工程与应用领域的专业知识，将频率相似度算法成功应用于审计规则库的优化，这在《计算机工程与应用》期刊2012年第48期第28卷中得到了详细的阐述。该研究不仅解决了实际问题，也对相关领域的研究进展产生了积极影响。