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摘要
针对当前句子检索方法中因数据稀疏而存在的"词不匹配"问题,提出了一种Word Net和词向量相结合的句子检索方法。首先在Word Net语义关系图中应用个性化PageRank算法计算与查询项最相关的同义词集合,实现查询项扩展,从而在一定程度上解决了查询项数据稀疏的问题;然后利用在大规模语料中训练神经网络语言模型获取的词向量对查询项和句子进行表示;最后引入WMD(word mover’s distance)计算查询项与句子的语义相似度,从而利用语义信息进一步降低"词不匹配"问题带来的影响,将句子按相似度值从高到低排序作为句子检索结果。文章方法在TREC2003和TREC2004会议的项目中进行评测,MAP和R-Precision值相较于次优结果分别提高了13.29%和13.54%。
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单位信息工程大学; 中国人民解放军外国语学院
