[目的/意义]针对生物信息学中著名的序列比对算法在文本相似度中的应用,改进前人的方法并提高文本相似度计算的准确性。[方法/过程]首先,对目标文本进行规范化处理,构成中文序列集。随后,利用训练好的Word2vec中的Skip-Gram模型来构建该中文序列集的语词对打分矩阵并制定好打分规则。最后,对中文序列两两进行全局比对并获得比对的最优解,回溯得到最优解的比对路径,计算中文序列的相似度。[结果/结论]实证结果表明,相较于传统方法,本文方法融合词向量模型提升文本相似度计算的准确性并有效解决传统方法中出现重复词对的问题。
