基於知網的詞彙相似度計算
⑴ 跪求 基於知網的詞語相似度C#代碼
詞語相似度,這個不難,運用比較函數就可以寫,也可用正則表達式
⑵ 如何計算基於特徵的相似度
如何計算基於特徵的相似度
如何計算句子的語義相似度,很容易想到的是向量空間模型(VSM)和編輯距離的方法,比如A:「我爸是李剛」,B:「我兒子是李剛」,利用VSM方法A(我,爸,是,李剛)B(我,兒子,是,李剛),計算兩個向量的夾角餘弦值,不贅述;編輯距離就更好說了將「爸」,「兒子」分別替換掉,D(A,B)= replace_cost;
這是兩種相當呆的方法,屬於baseline中的baseline,換兩個例子看一下就知道A:「樓房如何建造?」,B:「高爾夫球怎麼打?」,C:「房子怎麼蓋?」,如果用VSM算很明顯由於B,C中有共同的詞「怎麼」,所以BC相似度高於AC;編輯距離同理;
解決這種問題方法也不難,只要通過同義詞詞典對所有句子進行擴展,「如何」、「怎麼」,「樓房」、「房子」都是同義詞或者近義詞,擴展後再算vsm或者edit distance對這一問題即可正解.這種方法一定程度上解決了召回率低的問題,但是擴展後引入雜訊在所難免,尤其若原句中含有多義詞時.例如:「打醬油」、「打毛衣」.在漢字中有些單字詞表達了相當多的意義,在董振東先生的知網(hownet)中對這種類型漢字有很好的語義關系解釋,通過hownet中詞語到義元的樹狀結構可以對對詞語粒度的形似度進行度量.
問題到這里似乎得到了不錯的解答,但實際中遠遠不夠.VSM的方法把句子中的詞語看做相互獨立的特徵,忽略了句子序列關系、位置關系對句子語義的影響;Edit Distance考慮了句子中詞語順序關系,但是這種關系是機械的置換、移動、刪除、添加,實際中每個詞語表達了不同的信息量,同樣的詞語在不同詞語組合中包含的信息量或者說表達的語義信息大不相同.What about 句法分析,計算句法樹的相似度?這個比前兩種方法更靠譜些,因為句法樹很好的描述了詞語在句子中的地位.實際效果要待實驗證實.
對了,還有一種方法translation model,IBM在機器翻譯領域的一大創舉,需要有大量的語料庫進行訓練才能得到理想的翻譯結果.當然包括中間詞語對齊結果,如果能夠利用web資源建立一個高質量的語料庫對兩兩相似句對通過EM迭代詞語對齊,由詞語對齊生成句子相似度,這個.想想還是不錯的方法!
⑶ paperpass相似度22%,知網的相似度會是多少,不知道能不能通過知網復寫率小於15%檢測
不確定。
因為paperpass跟知網收錄的論文庫是有差別的,有可能paperpass未收錄的論文,在知網卻被收錄了,這種情況是很常見的,有很多同學在paperpass查重得到的數據是低於20%,而在知網上卻大於60%,這些都是常事。
paperpass是以句子為單位,而且不能識別目錄、標題、參考文獻,會通通標紅,並且的確會如你所說,出現你根本沒有抄過的、無關的文章;知網是以段落為單位,目錄、標題、參考文獻可以自動識別。兩者演算法也不同。因此,paperpass的重復率一定是高於知網的。
也就是說paperpass比知網嚴格。用paperpass測出來18%,學校用知網要求20%,肯定能過的。即使沒有把參考文獻貼進去。因為知網不會把參考文獻作為抄襲率。
(3)基於知網的詞彙相似度計算擴展閱讀:
由於存在引注格式不統一、參考文獻格式不規范、虛假引用等問題,PaperPass為了給用戶提供最嚴格、最負責的檢測結果,將不再區分「相似」和「引用」。PaperPass檢測系統是在論文修改環節為用戶提供修改依據的工具,系統所顯示的相似部分(紅字)是否屬於正常引用將保留給用戶自行審定。
另外PaperPass也是全國最大的論文檢測技術提供商,已經為眾多的機構和檢測系統提供技術方案。所以通過PaperPass的檢測後,可以通過其它檢測系統的檢測。
⑷ 如何基於知網計算詞彙語義相似度
如何基於知網計算詞彙語義相似度文件
您好
在這里求助時間長,速度慢,而且效率低。
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祝畢業快樂
⑸ 關於知網關鍵字相似度的計算
這個不好找 祝願你能找到
⑹ 本科論文,知網相似度檢測。急!急急!!!在線等!
用那個沒有用處。
我告訴你一種人工的方法,因為機器檢測的方法可以使你的論文過關,也版可以使你權的論文不過關,問題是看你論文的人,對你的論文提出質疑,你怎麼回答他?
你的論文的數據或資料都可以是抄別人的,但你的觀點,和結論絕對不能照抄,這樣就算是機器不過關,老師問起來你,你可以理直氣壯的說,我只是用那些材料來佐證我的觀點。用同樣的材料得出了不同的見解。還明白了?
⑺ 學術家查重的相似度25%,知網的相似度會是多少能不能通過知網查重檢測呢
不同的資料庫,演算法不同,得到的結果肯定也不同,建議使用知網查重才放心。
cnkitime查重