中文文本相似度的向量空间模型优化与实现

本文主要探讨了基于向量空间模型的中文文本相似度研究在信息技术领域的应用和挑战。文本相似度在文本聚类、分类、查重、机器翻译、信息检索、自动问答等信息处理场景中扮演着核心角色，它衡量的是文本内容的相似程度，数值越大代表相似度越高。中文文本由于其独特的语法结构和复杂性，如灵活性和宽松性，使得直接应用通用的文本相似度算法可能效果不佳。 向量空间模型（Vector Space Model, VSM）是计算文本相似度的一种经典方法，它将文本视为词频向量，通过计算两个向量之间的余弦相似度来评估它们的相似性。文章首先介绍了VSM的基本原理，包括构建词袋模型、权重分配（如TF-IDF）等步骤。为了优化算法性能，文中提到的改进策略包括： 1. 删除去除词表：剔除不常用的或低信息量的词语，减少噪音干扰。 2. 近义词合并：将具有相近含义的词语合并，增强词汇的一致性。 3. 修改文件长度：可能是指调整文本长度或预处理阶段的长度标准化，以适应不同文本的长度差异。 作者使用盘古分词工具和搜狗实验室的互联网词库，结合C#编程语言在Visual Studio 2008环境中实现了改进后的向量空间模型。实验部分选取了CNKI上的500篇来自不同领域的学术论文摘要，结果显示新算法在降低误差率方面有所提升，但在计算效率上可能不如简单方法，因为优化策略增加了计算复杂性。 值得注意的是，尽管中文处理的挑战较大，但随着自然语言处理技术的发展，特别是深度学习和大规模语料库的应用，文本相似度的计算精度和效率有望得到进一步提升。作者薛苏琴的研究工作为中文文本相似度计算提供了有价值的方法和实践经验，为后续在教育技术、智能算法等领域中的信息处理任务奠定了基础。然而，考虑到语言的复杂性和多样性，未来的研究还需继续探索更适应中文语境的算法和技术。