SynWMD：用于句子相似度评估的句法感知词移距离
计算与语言
2022-06-22 v1
摘要
词移距离（Word Mover's Distance, WMD）计算词之间的距离，并通过两个文本序列中词之间的移动代价来建模文本相似度。然而，由于它未纳入词的重要性且未能考虑句子中固有的上下文与结构信息，其在句子相似度评估上表现不佳。本文提出一种利用句法分析树的改进 WMD 方法，称为句法感知词移距离（Syntax-aware Word Mover's Distance, SynWMD），以解决这两个缺陷。首先，基于从句子句法分析树中提取的词共现统计构建加权图，每个词的重要性由图连通性推断。其次，在计算词间距离时考虑词的局部句法分析结构。为证明所提 SynWMD 的有效性，我们在 6 个文本语义相似度（STS）数据集和 4 个句子分类数据集上进行了实验。实验结果表明，SynWMD 在 STS 任务上达到了最先进的性能，并且在句子分类任务上也优于其他基于 WMD 的方法。
引用
@article{arxiv.2206.10029,
title = {SynWMD: Syntax-aware Word Mover's Distance for Sentence Similarity Evaluation},
author = {Chengwei Wei and Bin Wang and C. -C. Jay Kuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.10029},
year = {2022}
}