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基于领域词典的中文文本相似度匹配的中期报告.docx

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基于领域词典的中文文本相似度匹配的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【基于领域词典的中文文本相似度匹配的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于领域词典的中文文本相似度匹配的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于领域词典的中文文本相似度匹配的中期报告一、研究背景:随着互联网的发展,文本数据的增长速度越来越快,传统的文本处理技术已经不能满足人们的需求。因此,研究文本相似度匹配模型成为了一个热门的研究方向。中文文本相似度匹配是自然语言处理中的一个重要问题,通常用于文本搜索、信息检索、智能客服等领域。目前,已经有许多关于中文文本相似度匹配的研究,但是在实际应用中,仍然存在一些问题,例如对领域词汇的处理不够准确、无法应对词义的多义性等。二、研究目的:本研究旨在通过构建领域词典来提高中文文本相似度匹配的准确度和针对性,并通过实验比较不同方法的优劣,为中文文本相似度匹配的研究和应用提供技术支持。三、研究方法:,包括新闻、社交媒体、专业领域文章等。对数据进行预处理包括去除停用词、分词、词性标注、命名实体识别等。,收集领域相关的术语、词汇,并构建领域词典。领域词典包括词汇、词性、文本频率、文本长度等信息。通过领域词典的构建来提高中文文本相似度匹配的准确度和针对性。-IDF的余弦相似度算法和基于词向量的余弦相似度算法进行分析。通过实验比较两种算法的效果,选择表现更好的算法。四、预期成果:,提高模型的准确度和针对性。,提供参考。。五、目前进展:,得到预处理后的文本数据。,包括词汇、词性、文本频率、文本长度等信息。-IDF的余弦相似度算法和基于词向量的余弦相似度算法已经实现。正在进行实验比较两种算法的效果。六、存在问题:由于领域词典的构建需要较高的领域知识和较长的时间,需要付出较高的代价。领域词典的构建质量也对模型的表现有较大的影响,如何提高词典的质量也需要进一步研究和探索。

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