38、基于词法相似度模型的短文本计算

基于词法相似度模型的短文本计算

在自然语言处理中，短文本相似度计算是一个重要的研究领域，它在信息检索、文本分类、问答系统等多个应用场景中都有着广泛的应用。下面将详细介绍几种基于词法的短文本相似度计算模型及其应用。

1. 相关研究背景

在之前的研究中，有针对日本网络搜索者的搜索查询日志和手动查询改写描述进行分析的工作，通过考虑各种编辑距离度量，检测那些因书写系统变化而具有可替代性的文本对，并将 Levenshtein 距离应用于规范化的日语书写形式。还有人将编辑距离模型应用于阿拉伯语名字匹配，引入了一种新的混合顺序算法，结合了基于标记和编辑距离方法的优点，提高了阿拉伯语名字匹配的质量。

2. 短文本相似度计算的实验设计

文本相似度可以在不同层次或角度进行测量，包括词法和语义层面，从单词、短语到段落和文档。本次研究重点是基于不同类型的词法模型，计算两个给定短文本 s 和 t 之间的相似度值 sim(s, t)，最终目标是仅使用基于词法的模型识别两个输入短文本之间的相似度。

为了找到每个选定词法模型的优势和局限性，实验考虑了不同文本结构并包含噪声的短文本，与无噪声的短文本进行相似度计算。以下是不同条件下的短文本示例：
| 条件 | 句子示例 |
| — | — |
| 结构相似的相似句子 | - James decided to quit smoking but it was not an easy decision.
- James decided to quit smoking. However, it was not an easy decision. |
| 结构相似但包含噪声的相似句