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多模型以动态权重相融合的词相似性分析
引用本文:王仲昊,万相奎,,,李风从,危竞,刘俊杰.多模型以动态权重相融合的词相似性分析[J].华侨大学学报(自然科学版),2021,0(1):121-127.
作者姓名:王仲昊  万相奎      李风从  危竞  刘俊杰
作者单位:1. 湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430068;2. 湖北工业大学 太阳能高效利用湖北省协同创新中心, 湖北 武汉 430068;3. 湖北工业大学 湖北省电网智能控制与装备工程技术研究中心, 湖北 武汉 430068
摘    要:以NLPCC-ICCPOL 2016中文词语相似度比赛中的PKU-500数据集作为评价的参考标准,采用动态权重多模型融合的词相似性进行分析.将得到的斯皮尔曼等级相关系数0.568与NLPCC 2016第1名的结果相比,效果提高了9.6%.结果表明:基于动态权重改进的多模型融合方法,提高计算词相似性的准确率.

关 键 词:词相似性  统计模型  字典模型  改进的多模型融合  动态权重

Word Similarity Analysis by Multi-Model Fusion WithDynamic Weight
WANG Zhonghao,WAN Xiangkui,,' target="_blank" rel="external">,LI Fengcong,WEI Jing,LIU Junjie.Word Similarity Analysis by Multi-Model Fusion WithDynamic Weight[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2021,0(1):121-127.
Authors:WANG Zhonghao  WAN Xiangkui    " target="_blank">' target="_blank" rel="external">  LI Fengcong  WEI Jing  LIU Junjie
Institution:1. Key Laboratory of Solar Energy Efficient Utilization and Energy Storage Operation Control in Hubei Province, Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China; 2. Solar Energy Efficient Use of Hubei Province Collaborative Innovation Center, Hubei Uni
Abstract:Taked the PKU-500 dataset in the NLPCC-ICCPOL 2016 Chinese word similarity competition as the reference standard for evaluation, used dynamic weights multi-model fusion to analyze word similarity, obtained a Spearman rank correlation coefficient of 0.568, which is 9.6% higher than the first place in the NLPCC-ICCPOL 2016. The results show that the improved multi-model fusion method based on dynamic weight improves the accuracy of calculating word similarity.
Keywords:word similarity  statistical model  dictionary model  improved multi-model fusion  dynamic weights
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