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基于TF-IDF加权文本语义相似度算法的变电站一键顺控测试方法研究被引量：5: 2023年; 针对一键顺控实际测试工作中工作时间长、效率低、人力投入大等问题,自主可控新一代变电站一键顺控规范提出了不停电校核方法,通过主辅一体化监控主机模拟测试完成顺控操作票测试,可以较好地解决上述问题。提出一种自主可控新一代变电站一键顺控测试方法,通过构建基于标准一键顺控操作票中信号定义的中间数据库形成一键顺控测试库所需的配置信息点,基于标准一键顺控操作票和典型接线方式下的间隔定义,使用中间数据库中的信息点构建一键顺控测试库,基于优化TF-IDF加权的文本语义相似度算法实现测试库的实例化,解决一键顺控仿真测试问题。通过实际仿真测试实例验证了所提方法的有效性。; 杨宏伟张红梅张骥王朔张妍甄家林; 关键词：TF-IDF 语义识别仿真测试

基于LDA与WordNet的电子病历实体语义相似度算法的改进研究: 近年来，已有多种系统利用自然语言处理技术来提取和分析病历文本中丰富的医学信息用于药物识别、病情预测、医疗决策辅助以及科研工作。而中文电子病历中的非结构化数据多为叙述性数据，缺少统一结构框架，目前仍有近80%的非结构化纯文...; 张沁葳; 关键词：电子病历主题提取 WORDNET

基于Transformer编码器的语义相似度算法研究被引量：7: 2021年; 语义相似度计算旨在计算文本之间在语义层面的相似程度,是自然语言处理中一项重要的任务。针对现有的计算方法不能充分表示句子的语义特征的问题,提出基于Transformer编码器的语义特征抽取的模型TEAM,利用Transformer模型的上下文语义编码能力充分提取句子内的语义信息,对句子进行深层语义编码。此外,通过引入交互注意力机制,在编码两个句子时利用交互注意力机制提取两个句子之间关联的相似特征,使模型更擅长捕捉句子内部重要的语义信息,提高了模型对语义的理解和泛化能力。实验结果表明,该模型在英文和中文的语义相似度计算任务上能够提高结果的准确性,较已有方法表现出更好的效果。; 乔伟涛黄海燕王珊; 关键词：语义相似度语义表示

一种加入相反表型的语义相似度算法用于罕见病辅助诊断被引量：1: 2020年; 在日常的临床诊断中,医生常常根据入院病人的异常表型症状进行诊断,这种方式需要医生具备足够的经验才能完成。人工智能的出现使临床诊断出现的新的思路,只要获得足够的训练样本及正确的知识库,就可以帮助医生进行辅助诊断。人类表型本体可以将临床数据转化为结构化的表示形式,并以系统的方式组织管理这些数据。通过使用这些结构化的表型数据,我们可以使用不同的算法辅助诊断罕见疾病和先天性遗传疾病。基于表型的罕见病辅助诊断需要根据表型数据的语义相似度进行打分,将表型集合和疾病的相似度计算出来,将疾病根据相似度得分进行排名,从而得到预测结果的排名。本研究使用公共开源数据库HPO中的表型数据,通过使用添加相反表型的信息,提出了一个新的语义相似度算法,该算法将表型与疾病进行了信息量的量化。本研究使用了模拟数据,与其他算法进行了比较,验证了该算法预测效果。结果显示添加相反表型的算法在模拟数据集上显示了较好的效果,该算法具有合理性和优越性。; 王培萱吕晖; 关键词：语义相似度

长文本语义相似度算法研究: 极速发展的信息技术和快速普及的移动终端促进了信息的传递，日益增长的文本数据成为人们了解信息的重要来源。文本语义相似度计算的应用场景越来越多，对短文本而言，信息检索中输入查询的问题返回最相关的答案，智能客服对话根据用户提出...; 张将; 关键词：语义相似度卷积神经网络; 文献传递

一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法被引量：20: 2020年; 针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧;然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达;最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.; 李小涛游树娟陈维; 关键词：同义词词林词义消歧

句子级和段落级的语义相似度算法的设计与实现: 随着自然语言处理技术的飞速发展,句子级语义相似度算法有了更多的应用场景,如从数据库中选出与用户问题最匹配的回答、从数据集中选出翻译效果最好的单词序列、以及文本分类和排序等等。段落级语义相似度算法同样具有较多的应用场景和较...; 王明阳; 关键词：句子段落语义相似度; 文献传递

智能问答系统中的文本语义相似度算法研究: 随着网络与信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式的增长趋势。人们希望在大量数据信息中快速、准确地寻找出自己所需问题的答案。在此前提下,智能问答系统为了满足人们及时获取有用信息的需求而快速发展起来,具有巨大实际应用价值。语义...; 宋士祺; 关键词：智能问答系统语义相似度计算

基于How-net的词语语义相似度算法被引量：9: 2018年; 对词语相似度、义原相似度和概念相似度进行研究,结合How-net义原树,提出一种计算义原相似度的算法。考虑义原节点所处的深度、义原节点间的距离以及义原节点兄弟数目,在义原相似度基础上,给出词语语义相似度算法。实验结果表明,与评论的倾向性算法和语义相似度算法相比,该算法在不增加算法复杂度的情况下,提高了词语语义相似度准确性。; 马永起韩德培蒙立荣余杰程铮; 关键词：相似度概念相似度特征结构

一种改进的基于知网的词语语义相似度算法被引量：6: 2018年; 词语语义相似度计算在信息检索、文本聚类、语义消歧等方面有着广泛的应用。针对知网中现有词语语义相似度计算方法未考虑义原距离与义原深度的主次关系进行了研究,通过约束义原深度因素来改进义原相似度算法;另外,提出了以词语间第一基本义原相似度最高的概念组合为计算对象,并引入动态加权因子实现了对词语语义相似度算法的改进。对改进前后的算法分别进行了实验,结果表明改进后的算法提高了词语语义相似度的准确性和客观性。; 张小川于旭庭张宜浩; 关键词：加权因子

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