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基于文本相似度评分的中医案例分析系统研究与实现

石安磊  
【摘要】:在文本信息处理中,文本相似度的计算在中英文自动翻译、自动问答系统、信息检索、自动文摘、主观题评分等多个领域有着广泛的应用,长期以来一直是人们研究的热点和难点。传统的文本相似度计算主要是通过相同词语出现的频率等信息进行,而不是根据语义信息判断。本文对文本相似度计算的各层次进行了论述,根据文本的特点提出了一种新的基于语义的文本相似度计算方法,并将这种计算方法与基于相同词语的计算方法融合,得到基于融合的文本相似度计算方法,使评分的准确率得以提高。最后将这种方法应用于中医案例分析系统。具体来说,本文所做的主要工作和主要成果如下: 1.比较和分析了词语相似度计算的各种方法,实现了基于“知网”的词语相似度计算方法。 2.分析了目前主要的文本相似度计算方法,并提出和实现了一种新的基于语义的文本相似度计算方法。 3.根据本文文本的特点,提出和实现了融合基于相同词语和基于语义的文本相似度计算方法,并验证了这种方法的有效性。 4.将文本的相似度计算应用于中医案例分析系统,通过本文提出的文本相似度计算方法对案例的分析结果进行评分,并用C#语言在.net开发环境中实现了该系统。 结果表明,这一课题的研究及其成果对于文本信息处理将有一定的参考价值和应用前景。


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