25、基于LDA和LSA的语义相似度度量实验及MDL模型的音译生成研究

基于LDA和LSA的语义相似度度量实验及MDL模型的音译生成研究

在自然语言处理领域，语义相似度度量和机器音译是两个重要的研究方向。本文将为大家介绍基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）和LSA（Latent Semantic Analysis）的语义相似度度量实验，以及基于最小描述长度原则（MDL）的音译生成模型。

基于LDA和LSA的语义相似度度量实验

• 实验结果 ：通过对ULPC和MSRP测试数据的实验，对比了不同主题数量（T=100和T=300）下基于LDA的多种方法和基于LSA的方法。结果表明，最佳的基于LDA的方法可与基于LSA的方法相媲美。具体数据如下表所示：
  | Method | Accuracy/Kappa/F-measure (T=300) (ULPC) | Accuracy/Kappa/F-measure (T=100) (ULPC) | Accuracy/Kappa/F-measure (T=300) (MSRP) | Accuracy/Kappa/F-measure (T=100) (MSRP) |
  | — | — | — | — | — |
  | LDA-IR | 71.17/16.17/81.94 | 68.24/3.09/80.92 | 67.47/4.52/79.87 | 67.01/3.15/79.98 |
  | LDA-Hellinger | 71.32/18.85/81.75 | 68.24/2.46/80.99 | 67.36/4.39/79.73 | 67.18/3.50/80.04 |
  | LDA-Manhattan | 71.0