| 多模型以动态权重相融合的词相似性分析 |
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| 引用本文： | 王仲昊1,万相奎1,2,3,李风从1,危竞1,刘俊杰1. 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. DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.202003035 |
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| 作者姓名： | 王仲昊1 万相奎1 2 3 李风从1 危竞1 刘俊杰1 |
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| 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 |
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| 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.
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| 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 |
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| 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. DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.202003035 |
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| Authors: | WANG Zhonghao WAN Xiangkui ' target=_blank rel=external> LI Fengcong WEI Jing LIU Junjie |
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| Affiliation: | 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 |
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| 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. |
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| Keywords: | word similarity statistical model dictionary model improved multi-model fusion dynamic weights |
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