基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法

text2vec-base-chinese-sentence是一个用于计算中文句子相似度的模型。

它基于文本向量化技术，将文本转换为向量表示，并使用余弦相似度来衡量两个句子的相似程度。

要计算text2vec-base-chinese-sentence的相似度，可以按照以下步骤进行：
1. 准备数据：准备两个需要比较相似度的中文句子。

2. 预处理：对句子进行分词、去除停用词等预处理操作，以便模型正确理解句子的含义。

3. 模型加载：加载text2vec-base-chinese-sentence模型。

4. 向量化句子：使用模型将两个句子分别转换为向量表示。

5. 计算余弦相似度：使用余弦相似度公式计算两个向量的相似度。

需要注意的是，text2vec-base-chinese-sentence模型是一个基于文本向量化技术的模型，因此需要保证输入的句子在语义上具有代表性，否则可能无法得到准确的结果。

同时，对于不同的数据集和任务，可能需要调整模型的参数或使用其他更合适的模型来提高相似度计算的准确性。

汉语词语相似度计算方法分析汉语词语相似度计算方法分析随着人工智能的发展，自然语言处理技术的应用越来越广泛。

在自然语言处理中，汉语词语相似度计算是一个非常重要的技术。

汉语词语相似度计算可以用于文本相似度计算、信息检索等方面。

本文将介绍汉语词语相似度计算的常用方法及其优缺点，并对未来研究方向进行探讨。

一、基于词语相似度计算的方法1. 基于语义关联度的方法这种方法是根据单词的语义，计算两个词的相似度。

最常用的方法是基于词向量模型，如Word2Vec和GloVe。

Word2Vec是由Google开发的一种词汇嵌入模型，通过训练神经网络，实现将汉语中的词映射到一个高维空间中的低维空间中。

这个低维空间中有许多相似的词语靠的很近，而不相关的词语则距离较远。

GloVe也是一种词向量模型，可以通过计算共现矩阵，获取单词的向量表示。

2. 基于字形编码的方法这种方法是将汉字进行编码，然后计算两个词之间的相似度。

最常用的方法是基于编辑距离或汉明距离的方法。

编辑距离是指两个字符串从一个变为另一个所需的最少单字符编辑，包括插入、删除和替换。

汉明距离是指两个二进制序列在相同位置上不同的比特数。

这种方法优点是计算速度快，但缺点是不考虑语义关系。

3. 基于本体的方法这种方法是基于语义网络来计算两个词的相似度。

本体是一种广泛使用的语义标记方法，它描述了一组实体以及它们之间的关系。

通过将词汇与本体联系起来，可以获取词汇之间的语义关系。

本体可基于WordNet，共享本体或其他本体。

4. 基于语言模型的方法这种方法是基于词序列的概率模型计算两个单词之间的相似度。

最常用的是n-gram模型，其中n指模型中单词序列的长度。

n-gram模型可以通过计算两个单词序列的Jaccard相似度来计算单词相似度。

Jaccard相似度是通过计算词汇重叠度来度量两个集合的相似度。

二、各种方法的优劣分析1. 基于语义关联度的方法:优点：可以准确地计算语义相关性，并且对同义词、词形变化、多义词等有很好的处理能力，这是其他方法无法匹敌的。

中文文本相似度最准确的算法
中文文本相似度可以使用多种算法进行计算，下面介绍几种较常用且准确的算法：
1. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过计算两个文本向量之间的夹角来衡量相似度。

将文本表示为词频向量或TF-IDF 向量，然后计算向量之间的余弦相似度。

2. Word2Vec：通过将文本中的词语转换为高维向量表示，然后计算这些向量之间的相似度。

通过训练大规模语料库得到词向量模型，可以考虑词的上下文信息。

3. 基于BERT的相似度计算：BERT是一种预训练的深度双向Transformer模型，可以用于文本相似度计算。

通过将文本输入BERT模型中，得到文本的语义表示，然后计算表示之间的相似度。

以上算法都可以用于中文文本相似度计算，具体选择哪种算法要根据应用场景和数据集来确定。

在实际应用中，也可以结合多种算法进行计算，综合考虑不同算法的优势。

基于语义分析的句子相似度计算研究在自然语言处理领域中，计算机对文本进行处理和分析的重要任务之一是衡量句子的相似度。

这个任务的应用非常广泛，包括文本分类、信息检索、机器翻译等多个方面。

本文将着重探讨基于语义分析的句子相似度计算研究，从基础概念、流程、算法和应用等方面进行分析。

一、基础概念在介绍基础概念之前，有必要明确一下什么是“句子相似度”。

简单来说，它是用于评估两个或多个句子之间语义上的相似性的量化指标。

在句子相似度计算中，可以使用不同的相似度度量方法来衡量两个句子之间的相似度。

常见的相似度度量方法包括余弦相似度、欧几里得相似度、Pearson相似度和Jaccard相似度等。

这些度量方法主要关注的是句子中的词语之间的相互作用。

而基于语义分析的句子相似度计算方法则关注的是句子中表达的含义和信息之间的相似性。

二、流程基于语义分析的句子相似度计算方法的流程可以分为以下几个步骤：1. 提取语言特征提取语言特征是句子相似度计算中必不可少的步骤。

语言特征可以包括词汇、句法和语义等多个方面。

常见的语言特征提取方法包括分词、词性标注、命名实体识别和句法分析等。

2. 构建语义表示模型句子的语义表示模型是计算两个句子之间相似度的主要方法之一。

常用的语义表示模型包括向量空间模型、主题模型和层次矩阵模型等。

3. 计算句子相似度在构建好语义表示模型后，可以使用不同的相似度算法来计算两个句子之间的相似度。

常用的相似度算法包括余弦相似度、基于词典的相似度、基于词向量的相似度和基于机器学习方法的相似度等。

三、算法1. 词向量词向量是自然语言处理中常用的一种语言特征表示方法，可以将每个词映射到一个向量空间中。

这种表示方法主要用于衡量两个句子中的词语之间的相似性。

常用的词向量模型包括Word2Vec和GloVe等。

2. Word Mover's DistanceWord Mover's Distance是一种常用的句子相似度计算算法，它基于每个词向量之间的距离计算两个句子之间的距离。

专利名称：一种用于中文句子语义相似度计算的方法，设备以及计算机可读存储介质
专利类型：发明专利
发明人：彭子军,魏玉良,辛国栋,黄俊恒,王佰玲,王巍
申请号：CN201810909436.0
申请日：20180810
公开号：CN109101494A
公开日：
20181228
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种用于中文句子语义相似度计算的方法，设备以及计算机可读存储介质，对字级别词向量进行预训练；基于句子语义相似度训练集表示句子向量；提取手工特征；基于TCN的神经网络计算，输出句子之间的语义相似度结果。

对中文句子不进行分词处理，构建字级别的词向量，用时间卷积网络分别对两个句子进行时间卷积操作提取特征向量，结合手工提取的特征，然后将两个句子的特征向量和手工特征拼接起来，最后计算出两个句子语义相似度。

可以很好地避免分词结果的误差传播，也解决了lstm训练速度慢、cnn只有局部特征的问题，可以很好地完成中文句子语义相似度的计算。

申请人：哈尔滨工业大学(威海)
地址：264209 山东省威海市哈尔滨工业大学(威海)研究院1号楼北516室
国籍：CN
代理机构：济南舜昊专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：李舜江
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专利名称：中文语句相似度计算方法、计算装置以及计算机存储介质
专利类型：发明专利
发明人：杨鹏
申请号：CN201710265407.0
申请日：20170421
公开号：CN106970912A
公开日：
20170721
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：提供一种基于语义的中文语句相似度计算方法、计算装置以及计算机存储介质，该计算方法包括：接受用户输入的问题A；对用户输入的问题A进行预处理；对经过预处理的用户输入的问题A 进行分词；将用户输入的问题A与问题模板中的每个问题B进行匹配计算，获得用户输入的问题A与问题模板中的每个问题B之间的语句形态相似度score1和语义相似度score2；根据语句形态相似度score1和语义相似度score2计算获得用户输入的问题A与问题模板中的每个问题B之间的语句相似度score；从问题模板中选择与用户输入的问题A具有最高语句相似度的问题的答案推送给用户,其中语句相似度score和语句形态相似度score1和语义相似度score2满足公式：score＝
a*score1+b*score2，a+b＝1。

申请人：北京慧闻科技发展有限公司
地址：100044 北京市西城区西外大街辛137号宝蓝金融创新中心203室
国籍：CN
代理机构：北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：张丽新
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基于语义词典和本体知识的概念相似度计算基于语义词典和本体知识的概念相似度计算是一种词语相似度计算的方法，它是基于语义词典和本体知识系统（Ontology）计算两个词语间的相似度，是一种本体技术（Ontology Technology）。

词语相似度计算，也称直觉相似度计算，是机器翻译（Machine Translation）、自然语言处理（Natural Language Processing）、自然语言搜索（Natural Language Search）、文本挖掘（Text Mining）等领域中的一项核心技术。

词语相似度计算的基本思路是比较两个词语的语义距离。

当两个词语的语义距离越小时，它们的相似度就越大。

因此，如何准确地计算每个词语的语义距离，以及有效地减小这种距离，是基于语义词典和本体知识计算相似度的关键。

基于语义词典和本体知识的概念相似度计算技术，首先是建立语义词典，它将每个词语与其相关的概念关联起来，通过计算每个概念的相似度，从而得出两个词语的相似度。

语义词典实际上是概念图谱，是一个描述词语之间概念关系的网络，它将语义理解中概念之间的关系抽象出来，以便计算它们之间的距离。

本体知识是一种精确的知识表示形式，它通过建立一系列类概念和实例概念，以及这些概念之间定义的若干种关系，将知识表示为机器可识别的形式，从而提供了一种更精确地表达知识的方式。

它可以更准确地反映概念间的相关性，从而提高概念相似度计算的准确度。

从理论上讲，基于语义词典和本体知识的概念相似度计算，是一种将语义分析、本体技术和图形技术有效结合的方法。

然而，它的实际应用却面临着许多技术和实际困难。

首先，大多数语义词典都是建立在经验上的，而且大多数词语的语义表示方式也不太准确，因此，语义词典提供的概念相似度计算结果一般只能达到把握大致趋势的水平。

其次，本体知识本身也存在诸多不足，如类概念细化程度低、多重继承模型不完善等，这也导致本体知识法对概念相似度计算准确度提升有限。

２００７年第１０期福建电脑汉语句子相似度计算方法比对之研究赵巾帼１２，徐德智１，罗庆云２（１．中南大学信息学院湖南长沙４１００００２．湖南工学院计算机科学系湖南衡阳４２１００８）【摘要】：相似句子检索，在自然语言处理领域具有非常广泛的应用背景，如信息过滤技术中的句子模糊匹配，基于实例的机器翻译的原语言检索，自动问答系统中常问题集的检索以及问题与答案的匹配，基于双语语料库的英文辅助写作等。

本文在介绍了汉语句子相似度计算的有关概念之后，对几种典型的汉语句子相似度的计算方法进行了介绍，并分析了各方法的优缺点。

【关键字】：句子相似度信息处理在中文信息处理中，句子相似度计算是一项基础而核心的研究课题，长期以来一直是人们研究的一个热点和难点。

句子相似度计算在实际中有着广泛的应用，它的研究状况直接决定着其他一些相关领域的研究进展，例如，在基于实例的机器翻译、信息检索、信息过滤、自动问答等方面，相似度计算都是一个非常关键的问题。

随着这些领域的迅速发展，句子相似度计算也诞生了许多方法。

１．句子相似度的定义、计算方法的分类及衡量标准定义：句子相似度指两个句子在语义上的匹配符合程度，值为［０，１］之间的实数，值越大表明两个句子越相似。

当取值为１时，表明两个句子在语义上完全相同；值越小则表明两个句子相似度越低，当取值为０时，表明两个句子在语义上完全不同。

计算方法：在句子相似度的算法中，从具体的表现形式来说有多种多样，不同的算法适应的应用领域也不同。

但归结起来可概括为三类方法：基于词特征的句子相似度计算，基于词义特征的句子相似度计算以及基于句法分析特征的句子相似度计算。

不同方法很大程度上依赖于汉语句子的不同表示形式，具体的算法有：基于向量空间的方法，使用语义词典的方法，使用语义依存的方法，基于关键词语义的方法等等。

衡量标准：从不同领域出发，看待句子相似度角度也不同，导致度量的标准不同。

目前的存在的问题是，没有找到同一的度量标准；也可能不存在这样的标准，具体的度量准则与具体的应用有关。

一种基于语义与结构的句子相似度计算方法张艳杰;邵雄凯;刘建舟【摘要】在对已有方法进行分析的基础上，提出语义与结构相结合计算句子相似度的方法，并系统地介绍了此方法的实现过程。

首先对输入的句子进行预处理，得到词语序列，使用基于知网的方法得到词语间的语义相似度；然后使用词形和句长特征表示句子的结构相似度；最后加权得到两个句子的相似度。

实例证明，提出的方法计算得到的句子相似度取得了较好的效果。

%Sentence similarity reflects the text similarity,and similarity computation occupies a very impor-tant role in the field of natural language processing.After analysing the existing methods,a method based on semantic and structure to calculate sentence similarity was presented,of which the implementation was introduced systematically.First,the input sentences were preprocessed to obtain words lists,while the ap-proach based on hownet was used to get semantic similarity between words.And then,the word form and structural feature were described as sentence structural similarity;Finally,similarity between two sen-tences was obtained through weight calculation.Experimental examples show that the method proposed in this paper to calculate sentence similarity is effectiveness.【期刊名称】《湖北工业大学学报》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】4页(P82-85)【关键词】句子相似度;知网;特征;语义相似度;结构相似度【作者】张艳杰;邵雄凯;刘建舟【作者单位】湖北工业大学计算机学院，湖北武汉 430068;湖北工业大学计算机学院，湖北武汉 430068;湖北工业大学计算机学院，湖北武汉 430068【正文语种】中文【中图分类】TP311.1在基于实例的机器翻译系统中，一个词语可以用几个意思相近或者是相同的词语进行翻译，相似度计算的准确性直接影响翻译结果的正确性；在FAQ自动问答系统中，句子与句子间的相似度能够使用户提出的问句迅速地在数据库中找到匹配问句的答案；在信息检索中，文本间相似度［1］的计算可以对数据库中的文本集合进行分类、排序，使检索结果更加准确。

基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法
陈康;樊孝忠;刘杰;贾可亮
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2007(27)12
【摘要】提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.
【总页数】4页(P1073-1076)
【关键词】问句语义表征;语义相似度;中文问句;语义块
【作者】陈康;樊孝忠;刘杰;贾可亮
【作者单位】北京理工大学计算机科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于FCA的领域问句相似度计算方法 [J], 万庆生;黄少滨;刘刚;陆路
2.基于问题语义表征的中文问答系统相似度计算方法1） [J], 魏楚元;湛强;张大奎;毛煜;樊孝忠
3.基于问句类型的问句相似度计算 [J], TIAN Wei-dong;QIANG Ji-peng
4.一种基于LDA的社区问答问句相似度计算方法 [J], 熊大平;王健;林鸿飞
5.基于主题和焦点的问句相似度计算方法 [J], 曾辉;徐海洲;钟茂生
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基于语义依存的汉语句子相似度计算
李彬;刘挺;秦兵;李生
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2003(020)012
【摘要】句子间相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位,在多文档自动文摘技术中,句子间相似度的计算是一个关键的问题.由于汉语句子的表达形式是多种多样的,要准确地刻画一个句子所表达的意思,必须深入到语义一级并结合语法结构信息,由此提出了一种基于语义依存的汉语句子相似度计算的方法,该方法取得了令人满意的实验效果.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】李彬;刘挺;秦兵;李生
【作者单位】哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,智能内容管理实验室,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于语义依存的汉语句子相似度改进算法 [J], 黄洪;陈德锐
2.基于语义依存关系匹配的汉语句子相似度计算 [J], 汪卫明;梁东莺
3.基于框架语义分析的汉语句子相似度计算 [J], 李茹;王智强;李双红;梁吉业;Collin Baker
4.基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算 [J], 刘宝艳;林鸿飞;赵晶
5.一个汉语句子语义相似度计算模型 [J], 王丽丽;董国志;程显毅
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基于框架语义分析的汉语句子相似度计算李茹;王智强;李双红;梁吉业;Collin Baker【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2013(050)008【摘要】句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的；在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.%Sentence similarity computing plays an important role in many tasks of natural language processing.Recent approaches to sentence similarity computing have focused on word-level information without considering the semantic structural information; these methods based on the sentence structure are not generally desirable as they are severely affected by the incomplete description of sentence semantic.Hence,similarity computing isn't able to get better results.To solve this problem,this paper proposes a novel similarity computing approach based on Chinese FrameNet.The approach implements to measure the sentences' semantics similarity by multi-framesemantic parsing,importance measure of frames,similar match of frames,similarity computing between frames and so on.From the frame perspective,the multi-frame semantic parsing comprehensively describes sentences' semantics by identifying all the target words,choosing corresponding frames and labeling the frame elements.On that basis,the similarity result can be more accurate by distinguishing the different frames' importance in accordance with the semantic coverage area of the frame.In addition,by means of extracting the semantic core words of the frame element,the approach improves the precision of similarity among the frames of chunk form.The sentences which contain multiple target words are chosen as the corpus of the experiments.In contrast with traditional approaches,the results show that the proposed approach could achieve better similarity results.【总页数】9页(P1728-1736)【作者】李茹;王智强;李双红;梁吉业;Collin Baker【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院太原030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)太原030006;山西大学计算机与信息技术学院太原030006;山西大学计算机与信息技术学院太原030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006;International Computer Science Institute, Berkeley, California, 94704【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于词向量与框架语义分析的句子相似度计算方法 [J], 刘馨婷;蔡晓东2.基于语义依存关系匹配的汉语句子相似度计算 [J], 汪卫明;梁东莺3.基于多特征的汉语句子相似度计算模型的研究 [J], 李春梅;徐庆生4.基于句义三维模型的汉语句子相似度计算 [J], 蔡月红;朱倩;程显毅;杨天明5.基于二元文法模型的汉语句子相似度计算 [J], 郜炎峰;王硕宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

中文问答系统中句子相似度计算方法研究
许展乐;张琳
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2010(000)005
【摘要】句子相似度的计算是自然语言处理领域非常重要的基本问题,具有非常广泛的应用.在很多领域,句子相似度计算都是一个非常关键的问题,句子相似度计算存在着多种方法.对句子相似度的计算方法进行分类,介绍不同的句子相似度的计算方法并对其原理方法进行分析,给出它们的优缺点,分析指出中文句子相似度计算的研究难点及关键.
【总页数】4页(P34-37)
【作者】许展乐;张琳
【作者单位】上海海事大学,上海,200135;上海海事大学,上海,200135
【正文语种】中文
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1.中文自动问答中句子相似度计算研究 [J], 杨思春;陈家骏
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3.句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用 [J], 周法国;杨炳儒
4.改进的句子相似度计算在问答系统中的应用 [J], 秦元巧;孙国强
5.基于word2vec和LSTM的句子相似度计算及其在水稻FAQ问答系统中的应用[J], 梁敬东;崔丙剑;姜海燕;沈毅;谢元澄
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