[1]苏小虎.基于改进VSM的句子相似度研究[J].计算机技术与发展,2009,(08):113-116.
　SU Xiao-hu.Research of Sentence Similarity Based on Improved VSM[J].,2009,(08):113-116.
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基于改进VSM的句子相似度研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年08期
页码:
113-116
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research of Sentence Similarity Based on Improved VSM
文章编号:
1673-629X（2009）08-0113-04
作者:
苏小虎
安徽工业大学计算机学院
Author(s):
SU Xiao-hu
School of Computer, Anhui University of Technology
关键词:
向量空间模型; 领域权重; 频率权重
Keywords:
VSM;  domain - weight;  frequence - weight
分类号:
TP312
文献标志码:
A
摘要:
向量空间模型是以特征项权重为核心的算法，特征项权重对文本分类、检索等的效果起着至关重要的作用。文中提出了一个新的权重概念——领域权重，并利用它改进传统向量空间模型。改进后的模型综合考虑原有特征项权重和文档中特征项自身的领域权重。在特定领域FAQ的检索中作测试实验，结果表明，改进的方法提高了检索的查准率、查全率和F测试值
Abstract:
The characteristic terms weight is the core of VSM , it plays the very important role in text classification, text retrieval,and so on. A new concept namely terms＇domain weight is put forward,so as to improve the weight formula of VSM. Further more, origi

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学基金项目（KJ2007B245）苏小虎（1974-），男，安徽无为人，硕士。研究方向为信息检索、自然语言处理
更新日期/Last Update: 1900-01-01