[发明专利]一种基于Word2Vec的中文语句相似度计算方法在审
| 申请号： | 201810747766.4 | 申请日： | 2018-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN109062892A | 公开（公告）日： | 2018-12-21 |
| 发明（设计）人： | 姜涛;王庆;宫俊 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李洪福 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Word2Vec的中文语句相似度计算方法。该方法基于大型语料库训练得到词向量模型，并且通过LTP句法分析器将句子表示成句法成分树结构。该计算方法包括：接受用户输入的问题Q；对用户输入的问题Q进行分词，词性分析以及句法分析；将用户输入的问题Q与问题模板中的每个问题A进行匹配计算，获得问题Q与问题A之间的相似度调节系数score1和语义相似度得分score2；根据相似度调节系数score1和语义相似度score2计算获得问题Q与问题A之间的语句相似度score。本发明通过将句子的结构信息添加到语句相似度计算中，以及通过计算词汇之间的句法关系有效提高了相似度计算的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 语句相似度 语义相似度 相似度 句子 大型语料库 句法分析器 相似度计算 词性分析 结构信息 句法分析 句法关系 匹配计算 问题模板 词向量 树结构 中文 准确率 分词 句法 词汇 | ||
【主权项】：
1.一种基于Word2Vec的中文语句相似度计算方法，该方法包括：S1.1，通过Word2Vec训练一中文语料库，得到词向量模型；S1.2，通过爬虫软件爬取网上语料，创建问题模板；S1.3，对用户输入的问题Q和问题模板中的一个问题A进行分词，词性分析以及句法分析；S1.4，将用户输入的问题Q与问题模板中的该问题A通过词向量模型进行匹配计算，获得用户输入的问题Q与问题模板中的该问题A之间的相似度调节系数score1和语义相似度score2；S1.5，通过相似度调节系数score1和语义相似度score2计算获得用户输入的问题Q与问题模板中该问题A的语句相似度score，所述语句相似度score、相似度调节系数score1和语义相似度score2满足公式：score＝a1*score1+a2*score2,其中a1+a2＝1；S1.6，重复上述步骤S1.3－S1.5，遍历问题模板库中的所有问题，得到用户输入问题Q与问题模板中所有问题的语句相似度score；S1.7，从问题模板中选择与用户输入的问题Q语句相似度score值最大的问题的答案推送给用户。
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