, mellan ord/termer, meningar, stycke och dokument spelar en viktig roll i datavetenskap och beräkningsspråk. Den har också många tillämpningar inom flera områden såsom Biomedicinsk Informatik och Geoinformation. I detta dokument presenterar vi en enkät om olika metoder för textlikviditet och vi rapporterade också om tillgängligheten av olika programvaror och verktyg som är användbara för STS. I behandling av naturligt språk (NLP), STS är en viktig komponent för många uppgifter såsom dokumentsammanfattning, ordförnimmelse disambiguation, kort svar gradering, informationshämtning och extrahering. Vi delar upp åtgärderna för semantisk likhet i tre breda kategorier som (i) Topological/Knowledge-based (ii) Statistical/ Corpus Based (iii) String based. Mer tonvikt läggs på de metoder som är relaterade till WordNet taxonomi. Eftersom topologiska metoder, spelar en viktig roll för att förstå avsedd betydelse av ett tvetydigt ord, vilket är mycket svårt att bearbeta beräkning. Vi föreslår också en ny metod för att mäta semantisk likhet mellan meningar. Denna föreslagna metod använder sig av taxonomimetodernas fördelar och sammanställer dessa uppgifter till en språkmodell. Den anser WordNet-synuppsättningar för lexikala relationer mellan noder/ord och en Uni-gram språkmodell implementeras över en stor corpus för att tilldela informationsinnehåll värde mellan de två noderna av olika klasser.
Några av de tidigaste metoderna inom området använde sig i stor utsträckning av så kallade kunskapsbaserade semantiska likheter mellan ord REF.
Semantic Textual Similarity Methods, Tools, and Applications: A Survey
{'venue': 'Computación y Sistemas', 'journal': 'Computación y Sistemas', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}