利用词汇语义相似度提升文本相似度计算方法

"基于词汇语义信息的文本相似度计算.pdf" 本文主要探讨的是如何在文本相似度计算中融入词汇的语义信息，以提高计算的准确性。传统的文本相似度计算方法通常依赖于词的精确匹配，这种方法对于词汇重复率高的文本效果较好，但对于语义相近而词汇不同的文本则表现不佳。为了弥补这一不足，研究人员提出了利用词向量来表达词汇的语义关系。词向量，如Word2Vec或GloVe等模型，能够捕捉词汇的上下文信息，从而反映出词汇的语义。 尽管词向量可以有效地表达词汇之间的语义关联，但在当前基于词向量的文本处理方法中，文本常常被简单地表示为词汇的线性组合，这无法体现词汇在大量语料库中的分布情况。为了解决这个问题，文章提出了一种新的计算策略，它考虑了基于统计的文本向量元素之间的相关性，并用词汇语义相似度来量化这种相关性。这种方法改进了传统的基于余弦相似度的计算方法，通过考虑词汇的语义相似度，使得文本向量的比较更为精细，更能够反映文本的实际相似度。 实验结果显示，该新方法在F1值和准确度这两个关键评估指标上超越了其他常见的文本相似度计算方法。这意味着在处理语义相似但词汇不完全相同的文本时，该方法具有更高的性能。此外，文章中还提到了参与研究的人员，他们在自然语言处理、大数据挖掘、数据分析等领域都有深入的研究背景，这为该研究提供了坚实的理论和技术支持。 该研究对自然语言处理领域具有重要的实践意义，特别是在信息检索、文本分类、情感分析以及机器翻译等应用场景中，能够提升系统对文本理解的深度，提高相关任务的性能。同时，该方法也为后续的文本相似度计算研究提供了一个新的视角，即如何更好地融合词汇的语义信息以提高计算的准确性和鲁棒性。