融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究

来源：计算机科学与探索杂志2017年第4期北京时间：

作者：李峰，侯加英，曾荣仁，凌晨

单位：1. 中国人民解放军后勤科学研究所，北京 1001662. 北京航空航天大学 计算机学院，北京 1001913. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650504

摘要：在归纳常见的句子相似度计算方法后，基于《人民日报》3.4万余份文本训练了用于语义相似度计算的词向量模型，并设计了一种融合词向量的多特征句子相似度计算方法。该方法在词方面，考虑了句子中重叠的词数和词的连续性，并运用词向量模型测量了非重叠词间的相似性；在结构方面，考虑了句子中重叠词的语序和两个句子的长度一致性。实验部分设计实现了4种句子相似度计算方法，并开发了相应的实验系统。结果表明：提出的算法能够取得相对较好的实验结果，对句子中词的语义特征和句子结构特征进行组合处理和优化，能够提升句子相似度计算的准确性。

关键词：词向量,句子相似度,Word2vec,算法设计