换一批摘要针对在自然语言处理中起着关键作用的文本相似度计算问题,提出了一种神经网络深度学习的词向量模型计算方法.利用词向量计算文本语义相似度,并采用高频词滤波的方法削弱扰动的影响.对百度新闻、新浪新闻等的中文词库进行训练,并与传统的检测方法进行对比.实验结果证明了提出方法的有效性和准确性.
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关键词
文本相似度计算词向量模型深度学习高频词滤波text similarity computingword vector modeldeep-learninghigh-frequency word filtering
分类号
TP391
栏目名称
发布时间
2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
湖南省教育厅科学研究项目（16C0184）
新型药物制剂研发湖南省重点实验室培育基地（2016TP1029）
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