MNet-Sim：一种用于句子相似度评估的多层语义相似网络
机器学习
2021-11-11 v1 计算与语言
摘要
相似度是一种随所考量领域而变的比較-主观度量。在文档分类、模式识别、聊天机器人问答、情感分析等诸多 NLP 应用中，为句子对确定准确的相似度分数已成为关键研究领域。在现有评估相似度的模型中，基于上下文比较有效计算该相似度的局限性、由中心化理论导致的局部化，以及缺乏非语义文本比较，已被证明是缺陷。故此，本文提出一种构建于多种相似度度量之上的多层语义相似网络模型，其基于网络科学原理、相邻加权关系边以及所提出的扩展节点相似度计算公式给出整体句子相似度分数。所提多层网络模型针对既有 SOTA 模型进行了评估与测试，结果表明在句子相似度评估中取得了更优的性能分数。
引用
@article{arxiv.2111.05412,
title = {MNet-Sim: A Multi-layered Semantic Similarity Network to Evaluate Sentence Similarity},
author = {Manuela Nayantara Jeyaraj and Dharshana Kasthurirathna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.05412},
year = {2021}
}