融合领域特征的科技学术会议语义相似性计算方法

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针对目前的语义文本相似度计算方法难以准确估计科技学术会议语义相似性的问题,提出了一种融合领域特征的科技学术会议语义相似度计算方法(siamese-BERT semantic similarity calculation algorithm fused with domain feature, SBFD)。通过实体识别和关键词抽取等方式获取会议的领域特征信息,将其作为特征与会议信息共同输入到基于变换器的双向编码器表示网络(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)中,采用孪生网络(Siamese Network)的结构解决BERT的各向异性的问题,并对网络的输出进行池化和标准化,利用余弦相似度计算两个会议之间的相似程度。实验结果表明SBFD方法在不同数据集上都取得了较好的效果,斯皮尔曼相关系数有一定程度的提高。
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