Likhetsåtgärder för Abstract-Sentence spelar en allt viktigare roll i textrelaterad forskning och tillämpningar inom områden som t.ex. textutvinning, hämtning av webbsidor och dialogsystem. Befintliga metoder för beräkning av meningslikhet har använts från metoder som används för dokument med lång text. Dessa metoder bearbetar meningar i ett mycket högdimensionellt utrymme och är följaktligen ineffektiva, kräver mänsklig input, och är inte anpassningsbara till vissa tillämpningsområden. Detta dokument fokuserar direkt på att beräkna likheten mellan mycket korta texter av meningslängd. Den presenterar en algoritm som tar hänsyn till semantisk information och ordordning information underförstått i meningarna. Den semantiska likheten mellan två meningar beräknas med hjälp av information från en strukturerad lexisk databas och från corpusstatistik. Användningen av en lexisk databas gör det möjligt för vår metod att modellera kunskap om mänskligt sunt förnuft och införlivandet av corpus-statistik gör att vår metod kan anpassas till olika områden. Den föreslagna metoden kan användas i en mängd olika tillämpningar som innefattar textkunskap representation och upptäckt. Experiment på två uppsättningar av utvalda mening par visar att den föreslagna metoden ger en likhetsmått som visar en betydande korrelation till mänsklig intuition.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF presenterar en algoritm som tar hänsyn till semantisk information och ordordningsinformation underförstådd i meningarna.
Sentence similarity based on semantic nets and corpus statistics
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}