基于语义理解的文本相似度计算研究与实现
这是一篇关于文本相似度,语义理解,VSM,《知网》,相似度计算的论文, 主要内容为文本相似度计算主要是通过建立算法模型计算两个或者多个文本信息之间内容、语法、结构的相似程度,它是实现文本信息处理的一项关键技术,很多重要的研究应用都与它相关。文本相似度计算大多采用词频统计的方法,其中最具代表意义的是向量空间模型VSM,它将文本表示成特征项向量,利用特征项向量夹角余弦表示文本相似度。除此之外还有基于广义空间向量模型GVSM算法、隐形语义索引LSI算法、基于字符串的匹配算法、指纹识别算法等等。基于语义理解的文本相似度计算方法,通常以某种知识库作为依据,加入词语语义、句子语义、段落语义等因素,计算结果更加适用于实际应用中。传统的《知网》文本相似度算法是建立在VSM模型的基础上,将文本所有特征项向量表示为文本《知网》义原空间向量,加入了对词汇语义因素的考量。本文在原有算法的基础上做出改进,一方面利用《知网》的义原层次结构,对义原的相似度计算方法做出改进,添加语义深度和语义密度因素,使计算结果更加完善,另一方面在原有算法的基础上加入段落相似度,增加段落相似度对整个文本相似度的影响。本文采用文本聚类方法对提出的本文算法有效性进行验证,通过对文本聚类的实验,证明了算法性能的提高。本文根据相似度算法理论研究,采用J2EE技术构架和相关开源技术实现文本相似度系统。本文系统设计根据功能划分为四个模块:《知网》数据处理模块、文本预处理模块、文本向量构建模块、综合计算模块,对于不同模块给出设计和实现方案,系统采用NLPIR、Lucene、SSH等开源软件完成对文本义原的表示和相似度的计算过程。最后本文实现的相似度系统应用到实际的工程中,取得了不错的效果。
基于SOA架构机动车治安管理综合信息系统设计与实现
这是一篇关于SOA,SCA,业务流程管理,VSM的论文, 主要内容为随着我国经济的快速增长和人民生活水平的日益提高,汽车保有量大幅增长,随之而来的汽车治安案件逐渐增多。机动车治安高效、快速、便捷的管理,并面对快速变化的行业组合,和其它行来相互勾通,进行信息共享,提高灵活性,合理利用现在IT资源,构建敏捷业务模型,实现以管理为依托的优质、高效的为民服务,成为机动车治安管理系统面临的挑战。 江西省机动车治安管理综合信息系统VSM(Vehicle Security Management Integrated Information System)是公安厅的重点研发项目,它是以对机动车的修理业、拆解业管理为核心,同时提供相关的其它服务如:车量登记情况、车量保险等的为民服务。笔者在该项目实践中,通过对业务需求的研究,从基于SOA的架构设计出发,提出一种该系统的设计思路和实现方案。 本文首先介绍了SOA框架的概念,以及它的组成元素,指出了它对于企业级应用的特征和优势。然后针对实现基于SOA的应用相关的重要技术SCA架构、WebService服务和BPEL业务流程管理,介绍了业务流程管理的概念和其编制与规范,指出通过它创建相应业务流程调用和管理各个服务实现业务需求是SOA系统实现的一个重要因素。在基于SOA框架基础上,通过分析机动车治安管理的业务需求,设计了结合J2EE技术和流程管理技术的VSM的整体结构,包括物理架构和逻辑业务模型,以及分层的各种技术架构。介绍了VSM系统基于Spring框架的Web层的开发和使用BPEL语言的业务流程开发,通过典型的代码实例说明了开发中的关键要点。最后通过真实可靠的性能测试数据说明了基于SOA框架的VSM系统的性能优越性。
基于《知网》义原空间的文本相似度计算研究与实现
这是一篇关于文本相似度,VSM,GVSM,语义相似度,《知网》,文本查重系统的论文, 主要内容为文本相似度计算是知识产权保护、文本分类、机器翻译、自然语言处理、复制检测、自动问答和信息检索等领域的核心技术。现有的文本相似度计算方法大致可以归纳为两类，第一类是基于文本特征统计的方法，第二类则是基于文本语义理解的方法。基于文本特征统计的方法在长文本等大粒度实体的相似度计算方面取得了较好的效果，其中最具代表性的就是向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和广义向量空间模型（General Vector Space Model,简称GVSM）。GVSM在VSM的基础上利用文本特征项的共现信息，对VSM模型中特征项正交的假设进行了改进。基于语义理解的方法，通常以某种知识库作为依据实现词语之间或者句子之间相似度的计算。基于统计的方法简单高效，但是缺乏语义，无法处理自然语言中“一词多义”和“一义多词”的情况。而基于语义理解的方法往往计算比较复杂，不适合大规模的文本处理。 本文借鉴了广义向量空间模型的思想，利用知识库《知网》中的义原，提出了一种基于《知网》义原空间的文本语义相似度计算方法（Sememe Vector SpaceModel，简称SVSM）。 SVSM把基于统计和语义理解的方法相互结合，将文本表示为义原空间中的向量，并通过计算文本义原向量之间的夹角实现文本相似度的计算。为了验证提出方法的有效性，本文通过文本聚类实验对比了SVSM与经典的VSM和GVSM模型。实验结果表明本文提出的算法在语义相似度计算方面相比VSM与GVSM有所提高。 在义原文本相似度计算方法的基础上，本文基于J2EE平台设计并实现了一个文本查重系统。在该系统中将《知网》的义原、概念、词语、义原之间的相似度和词语的义原向量表示设计为数据库中的关系表。这样在进行文本相似度计算时可以直接查表取得相关信息，避免了重复计算，提高了文本相似度计算的效率。利用开源的软件工具包Lucence、ICTCLAS、hibernate Search等实现文本义原向量的构建和相似度的计算。通过将文本中实现的查重系统应用于实际的工程应用中，取得了良好的使用效果。
基于《知网》义原空间的文本相似度计算研究与实现
这是一篇关于文本相似度,VSM,GVSM,语义相似度,《知网》,文本查重系统的论文, 主要内容为文本相似度计算是知识产权保护、文本分类、机器翻译、自然语言处理、复制检测、自动问答和信息检索等领域的核心技术。现有的文本相似度计算方法大致可以归纳为两类，第一类是基于文本特征统计的方法，第二类则是基于文本语义理解的方法。基于文本特征统计的方法在长文本等大粒度实体的相似度计算方面取得了较好的效果，其中最具代表性的就是向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和广义向量空间模型（General Vector Space Model,简称GVSM）。GVSM在VSM的基础上利用文本特征项的共现信息，对VSM模型中特征项正交的假设进行了改进。基于语义理解的方法，通常以某种知识库作为依据实现词语之间或者句子之间相似度的计算。基于统计的方法简单高效，但是缺乏语义，无法处理自然语言中“一词多义”和“一义多词”的情况。而基于语义理解的方法往往计算比较复杂，不适合大规模的文本处理。 本文借鉴了广义向量空间模型的思想，利用知识库《知网》中的义原，提出了一种基于《知网》义原空间的文本语义相似度计算方法（Sememe Vector SpaceModel，简称SVSM）。 SVSM把基于统计和语义理解的方法相互结合，将文本表示为义原空间中的向量，并通过计算文本义原向量之间的夹角实现文本相似度的计算。为了验证提出方法的有效性，本文通过文本聚类实验对比了SVSM与经典的VSM和GVSM模型。实验结果表明本文提出的算法在语义相似度计算方面相比VSM与GVSM有所提高。 在义原文本相似度计算方法的基础上，本文基于J2EE平台设计并实现了一个文本查重系统。在该系统中将《知网》的义原、概念、词语、义原之间的相似度和词语的义原向量表示设计为数据库中的关系表。这样在进行文本相似度计算时可以直接查表取得相关信息，避免了重复计算，提高了文本相似度计算的效率。利用开源的软件工具包Lucence、ICTCLAS、hibernate Search等实现文本义原向量的构建和相似度的计算。通过将文本中实现的查重系统应用于实际的工程应用中，取得了良好的使用效果。
基于《知网》义原空间的文本相似度计算研究与实现
这是一篇关于文本相似度,VSM,GVSM,语义相似度,《知网》,文本查重系统的论文, 主要内容为文本相似度计算是知识产权保护、文本分类、机器翻译、自然语言处理、复制检测、自动问答和信息检索等领域的核心技术。现有的文本相似度计算方法大致可以归纳为两类，第一类是基于文本特征统计的方法，第二类则是基于文本语义理解的方法。基于文本特征统计的方法在长文本等大粒度实体的相似度计算方面取得了较好的效果，其中最具代表性的就是向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和广义向量空间模型（General Vector Space Model,简称GVSM）。GVSM在VSM的基础上利用文本特征项的共现信息，对VSM模型中特征项正交的假设进行了改进。基于语义理解的方法，通常以某种知识库作为依据实现词语之间或者句子之间相似度的计算。基于统计的方法简单高效，但是缺乏语义，无法处理自然语言中“一词多义”和“一义多词”的情况。而基于语义理解的方法往往计算比较复杂，不适合大规模的文本处理。 本文借鉴了广义向量空间模型的思想，利用知识库《知网》中的义原，提出了一种基于《知网》义原空间的文本语义相似度计算方法（Sememe Vector SpaceModel，简称SVSM）。 SVSM把基于统计和语义理解的方法相互结合，将文本表示为义原空间中的向量，并通过计算文本义原向量之间的夹角实现文本相似度的计算。为了验证提出方法的有效性，本文通过文本聚类实验对比了SVSM与经典的VSM和GVSM模型。实验结果表明本文提出的算法在语义相似度计算方面相比VSM与GVSM有所提高。 在义原文本相似度计算方法的基础上，本文基于J2EE平台设计并实现了一个文本查重系统。在该系统中将《知网》的义原、概念、词语、义原之间的相似度和词语的义原向量表示设计为数据库中的关系表。这样在进行文本相似度计算时可以直接查表取得相关信息，避免了重复计算，提高了文本相似度计算的效率。利用开源的软件工具包Lucence、ICTCLAS、hibernate Search等实现文本义原向量的构建和相似度的计算。通过将文本中实现的查重系统应用于实际的工程应用中，取得了良好的使用效果。
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