短文本语义相关度计算详解：SVM、随机森林与Logistic Regression方法

该文档详细介绍了2015年参加搜狗“短文本语义相关度计算”竞赛的CBrain_xtz团队的算法设计与实现方法。团队由许家铭、田俊、周世玉组成，在徐博和田冠华老师的指导下，使用Java和Matlab编程语言进行开发。 文档的核心内容围绕着短文本语义相关度的计算，主要包括以下几个部分： 1. **团队信息**：团队成员及指导教师的信息，以及使用的编程语言。 2. **数据分析**：标注数据共有22591条，未标注数据13287条，标注数据集为全角转半角、字母小写化处理后进行分析，得分分为0、1、2、3四个等级，比例约为3:2:1:0，展示了数据分布情况。 3. **数据预处理**：对输入的文本进行规范化处理，包括全角转半角、字母小写、删除多余空格、过滤无效信息和特殊字符，确保数据一致性。此外，还涉及文本分词和同义词林归一化，以增强特征表达。 - 特征提取方面，使用了多种方法，如字符串匹配比、长度相似性、归一化匹配度、词匹配比、词数相似性和归一化词匹配度，以及TF-IDF余弦夹角和TF的余弦夹角来量化文本的语义相似性。 4. **模型训练**：采用高斯核支持向量机（SVM）、随机森林分类器和多项式逻辑回归作为分类器模型，这些模型在标注数据上进行训练，旨在提高短文本语义相关度的预测准确性。 5. **未标注文本处理**：对于未标注文本，通过训练好的模型计算其语义相关度得分，进一步评估算法的实际效果。 在技术实现层面，文档提供了具体的代码片段，如使用Java的`Full2Half.ToDBC()`函数进行全角转半角转换，以及将字符串转换为小写。 总结来说，这份文档深入讲解了一个参赛团队如何运用数据分析和算法技术，针对短文本语义相关度计算进行预处理、特征提取和模型训练的过程，旨在提升文本相似度的准确评估。这对于理解文本挖掘和机器学习在实际应用场景中的应用具有很高的参考价值。