改进的编辑距离法：智能问答系统问句相似度计算提升策略

在智能问答系统的发展中，问句相似度计算起着至关重要的作用，因为它能够有效地帮助系统找到与用户提问最接近的问题，从而提供精准的答案。本文主要关注的是如何在《现代操作系统》这一特定领域的智能问答系统中，设计出一种新的组合式问句相似度计算方法。传统的计算方法如基于关键词的TF-IDF法、语义词典法、词形词序综合法、语义依存树法、编辑距离法以及统计方法虽然各有优势，但它们可能在处理复杂语境和语义理解上存在局限性。 编辑距离法是一种经典的相似度计算方法，它通过计算两个句子之间的插入、删除和替换操作次数来评估它们的相似程度。然而，这种方法并未充分考虑词语的语义和上下文信息。作者针对这个问题，结合《现代操作系统》课程的知识特点，对编辑距离法进行了创新性改进。首先，构建了一个领域专用的常用问句集，包括了该课程教学过程中的常见问题及其答案，这有助于系统更好地理解和定位用户的提问。 新的组合式问句相似度计算方法不仅考虑了问句的词汇层面，还注重语义特征的提取。这可能涉及到对句子的深度解析，例如通过自然语言处理技术（NLP）来识别核心概念、实体和关系，以捕捉问题的真正含义。此外，该方法可能还会利用预训练的词向量模型（如Word2Vec或BERT）来量化词汇的语义相似性，增强对多义词和同义词的理解。 通过将这些改进融合到编辑距离计算中，算法能够更准确地衡量问句之间的相似度，从而提高了问答系统的性能。实验结果显示，这种新型算法在实际应用中表现良好，能够显著提升智能问答系统的精确度和用户体验，对于远程教育中答疑解惑的场景尤其有益。 本文提出的智能问答系统中的问句相似度计算方法，通过对现有算法的优化和扩展，特别是在语义理解和编辑距离计算上的创新，为提升智能问答系统的效率和准确性提供了新的解决方案。这对于推动智能问答技术的发展，尤其是在教育资源共享和个性化学习支持方面具有重要意义。