| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 相关算法的研究情况 | 第8-10页 |
| 1.2.1 基于词共现的相似度计算方法 | 第8-9页 |
| 1.2.2 基于语料库的相似度计算方法 | 第9页 |
| 1.2.3 基于特征描述的相似度计算方法 | 第9-10页 |
| 1.2.4 基于距离的相似度计算方法 | 第10页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及意义 | 第10-12页 |
| 第二章 相关知识 | 第12-16页 |
| 2.1 文本表示 | 第12-13页 |
| 2.1.1 向量空间模型 | 第12页 |
| 2.1.2 概率模型 | 第12-13页 |
| 2.1.3 概念模型 | 第13页 |
| 2.2 WordNet 简介 | 第13-14页 |
| 2.2.1 WordNet 的发展 | 第13-14页 |
| 2.2.2 WordNet 的特点 | 第14页 |
| 2.3 基于距离的相似度计算模型 | 第14-16页 |
| 第三章 本文提出的语句相似度算法 | 第16-24页 |
| 3.1 本文语句相似度算法的流程 | 第16-17页 |
| 3.2 词语间的概念相似度 | 第17-19页 |
| 3.2.1 利用 WordNet 获取概念词之间的语义距离和概念词深度 | 第17-19页 |
| 3.2.2 Li 的算法中概念词相似度的计算模型 | 第19页 |
| 3.2.3 本文算法中概念词相似度的计算模型 | 第19页 |
| 3.3 语句间的语义相似度 | 第19-21页 |
| 3.3.1 语句的向量化表示 | 第20页 |
| 3.3.2 语句间的语义相似度计算方法 | 第20-21页 |
| 3.4 语句间的词序相似度 | 第21-23页 |
| 3.4.1 Li 的算法中词序相似度的计算方法 | 第21-22页 |
| 3.4.2 本文算法中词序相似度的计算方法 | 第22-23页 |
| 3.5 语句间的总体相似度 | 第23-24页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第24-32页 |
| 4.1 实验平台 | 第24页 |
| 4.2 实验内容 | 第24-31页 |
| 4.2.1 对简短语句对进行实验 | 第24-26页 |
| 4.2.2 对 pilot 基准数据集进行实验 | 第26-29页 |
| 4.2.3 对 MSRP 数据集进行实验 | 第29-31页 |
| 4.3 实验总结 | 第31-32页 |
| 第五章 总结与展望 | 第32-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
| 致谢 | 第35页 |