句子语义相似性度量的研究

admin · 发表于昨天 18:21

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随着应用的发展和更新，大量的文本数据以单个句子(或短文本)的形式出现，例如手机短信、新闻短讯、论坛发言等，如何从大量的、以单个句子的形式存在的文本数据中快速、高效地获取所需要的信息以及信息中所包含的知识，变得非常重要。句子之间的语义相似性度量作为短文本数据处理的基础和关键技术，已被应用于信息检索、自动问答、文本分类、机器翻译等领域，受到研究者的广泛关注。句子从字面上看所含的信息非常有限，而且由于自然语言本身所固有的灵活性和复杂性，为句子之间语义相似性度量提出了巨大挑战。本文围绕句子之间语义相似性度量展开了一系列的研究工作，提出了一些新的理论和方法。首先，对自然语言处理中有关相似性度量的理论及应用进行了分析和总结，包括长文本间相似性度量、句子间语义相似性度量、词语间语义相似性度量等，并给出了相似性度量的部分数学模型。然后，分析了人在快速阅读中对句子进行处理并获取信息的过程，即通过理解句子中作为整体出现的词组的含义以及词组之间的关系理解句子的语义，将其应用于句子间语义相似度计算，提出了一种基于快速阅读的句子间语义相似性度量方法。在该方法中，定义了语义框架来表示人们在快速阅读中从句子可以获得的语义信息；在对句子进行浅层句法分析的基础上，建立不同类型的句法成份与语义框架中句子语义信息之间的映射关系，实现语义框架的自动填充；通过计算两个句子语义框架中同种类型语义信息之间的相似度，给出两个句子之间的语义相似度。为了计算语义框架中同种类型语义信息之间的相似度，结合目前已有的词语间语义相似度计算方法提出了一种动态构建向量的词的集合间语义相似度计算方法，该方法仅利用待比较的词的集合中的词动态的构建语义向量，动态构建的语义向量的维数仅与待比较的词的集合中词的数量有关。基于快速阅读的句子间语义相似性度量方法在句子语义相似度判定评测实验中达到了较高的性能指标。目前已有的句子间语义相似性度量方法主要是根据句子的字面信息，计算两个句子之间的整体语义相似度，并没有考虑人在比较两个句子之间语义相似性的时候，从不同角度去分析，可能会得到不同的结果。为了更加精确的比较两个句子之间的语义相似性，提出了基于不同思考角度的句子语义相似性度量方法，从不同角度计算两个句子之间的语义相似度。该方法分析了人们在理解句子语义时的心理学过程，并定义了句子语义思考角度，即句子语义思考角度是指对句子语义理解的关注点，是句子中能够反映人们对句子语义理解关注点的词语的集合。在此基础上，提出从句子中所涉及的描述对象角度、对象的属性角度、对象的动作角度和整体角度等四个角度来分析它们之间的语义相似性；定义了语义框架来表示句子从以上四个角度传递的语义信息，将句子的浅层句法分析结果进一步处理后，映射到该语义框架中；利用动态构建向量的词的集合间语义相似度计算方法计算两个句子在描述对象角度、对象属性角度和对象动作角度上的语义相似度；最后通过分析两个句子在这三个角度上的语义相似度对整体语义相似度的影响，计算它们在整体角度上的语义相似度。实验表明，从不同思考角度计算句子之间的语义相似度是合理的、有效的，相似度计算结果与人们对句子语义的理解是一致的，在句子语义相似度判定评测中达到了较高的性能指标。最后，实现了一个基于句子语义相似度分析的短文本信息检索原型系统。在短文本信息检索中，一词多义或者一义多词对检索结果的影响更加严重，基于关键词匹配的检索方法很难达到用户的检索要求；在分析传统信息检索模型的基础上，将句子语义相似性度量引入到信息检索中。针对信息检索中用户查询语句和候选查询文本是单个句子(或短文本)的情况，通过计算用户查询语句和候选查询文本之间的语义相似度来达到用户的检索要求，即通过分析用户查询语句和候选查询文本在描述对象角度上、对象属性角度上和对象动作角度上的语义相似度，得出二者在整体上的语义相似度，通过该相似度的值对候选查询文本进行排序，达到用户的检索要求。该模型将信息检索从基于关键词的层面提高到基于语义、概念和知识的层面，分析了用户检索内容和被检索目标的语义，对知识有一定的理解与处理能力；用户可以用自然语言中的句子进行检索，为用户提供了准确、方便的检索服务。在实验中，基于句子语义相似度分析的短文本信息检索系统表现了良好的性能。

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