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針對(duì)現(xiàn)有句子相似度算法無(wú)法處理同義詞、準(zhǔn)確率低和復(fù)雜度高等不足，結(jié)合詞向量技術(shù)改進(jìn) Levenshtein相似度算法和 Jaccard系數(shù)，提出一種新的句子相似度算法用于釋義識(shí)別，并對(duì)多種句子相似度算法的優(yōu)劣進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)多相似度特征組合的應(yīng)用模式?；贛RPC釋義識(shí)別數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用該算法的釋義識(shí)別模型準(zhǔn)確率與F值分別達(dá)到74.4%和83.1%，與使用TF:IDF算法、詞袋算法等傳統(tǒng)算法的模型相比識(shí)別性能更優(yōu)。
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