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为有效识别任意两篇报道的相似性,提出了一种基于语义相似度的话题关联检测算法.该算法首先通过计算特征词之间的相对熵作为两篇报道中特征词之间的语义相似度;其次,通过计算平均语义相似度获得特征词和报道之间的关联度;最后,结合特征词在语料库中的TF-IF(term frequency-inverse document frequency)权重计算两篇报道之间的关联度,实现报道之间的关联度检测.本文提出的方法与现有的向量空间模型方法和仅依赖于平均点互信息的方法进行了比较,并通过TDT4中文语料进行测评,结果表明,基于语义相似度的关联检测方法能够更好地利用文本的语境信息,提高了现有检测系统的性能,其最小DET(detection error tradeoff)代价降低了3%. 相似文献
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拓扑优化实质上是寻求材料合理利用的有效分布,目前多应用于机械零件的设计中;将该方法引入到跨线桥结构选型设计中,可以得到较轻盈的结构型式并获得较为美观的景观效果。 相似文献
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