文本相似度计算一直是自然语言处理领域研究中的一个基础问题。而文本语义相似度计算则是在文本相似度计算基础上增加了语义分析,在语义层面对文本相似度作进一步的分析研究,具有广阔的应用背景。本文针对句子级别的文本语义相似度计算问题,提出了应用结构化特征和神经网络的方法,并将该方法应用到一个实际的问答系统中,取得了良好的效果。本文深入研究文本语义相似度计算方法,主要研究内容如下:(1)基于结构化表示的文本语义相似度计算方法针对句子级文本相似度计算方法中平面特征表征性弱的问题,本文提出了应用结构化特征来表示句子级文本的句法、语义等信息。在浅层句法树和依存关系树的基础上,获得了基于短语的浅层句法树PST(Phrase-based Shallow Tree)和基于短语的依存树PDT(Phrase-based Dependency Tree)的结构化特征,并与平面特征向量相结合,使用支持向量回归模型进行文本语义相似度计算。实验结果表明,加入PST或PDT特征可以分别使皮尔逊相关系数比基准系统提高0.054和0.041。(2)基于Tree-LSTM的文本语义相似度计算方法为了进一步提高长文本语义相似度计算性能,本文提出应用深度学习方法对长文本进行语义相似度计算研究。首先,设计了适合神经网络模型的新的基于短语的浅层句法树NPST(New PST)和新的基于短语的依存树NPDT(New PDT)结构化。

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质量保证体系 第七届中软杯（智能问答系统） 非常感谢杨大帅比和张小可爱为项目所付出的所有心血，最后一次虽有遗憾却不后悔的中软杯 bilibili视频地址： 实际上整个项目完成度还很欠缺，多个地方因时间原因未完成，或者只是仓促完成，导致某些逻辑很简单，所以效果也不是很好，各位也就当看一个思路就好。 需求介绍 要求： 简略概述要求： 构建一个完整的QA系统 整个系统由三部分构成：前台，后台，合并 前台：请设计一个程序，实现QA对话界面，该界面可以基于用户提问，自动连接后台，并从汇总查找答案，并呈现给用户 后台：请设计一个程序从文档中提取适当的多且质量高的答案对（QA对） 知识库：QA对存储管理的嵌入数据库的东西 项目架构 功能架构划分： 分为用户端和管理员端 用户端：用户端为用户使用的页面。用户端提供了用户提问回答，热点问题，智能推荐，闲聊对话等功能。同时页面简洁美观，响应良好，为用户提供了良

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