%0 Journal Article
%T 基于pos-cbow语言模型的相似词分析
%A 阮冬茹？
%A 潘洪岩？
%A 高 凯？
%J 河北科技大学学报
%P 532-538
%D 2015
%R 10.7535/hbkd.2015yx05014
%X 相似词分析是自然语言处理领域的研究热点之一，在文本分类、机器翻译和信息推荐等领域中具有重要的研究价值和应用意义。针对新浪微博短文本的特点，给出一种带词性的连续词袋模型（pos-cbow）。该模型在连续词袋模型的基础上加入过滤层和词性标注层，对空间词向量进行优化和词性标注，通过空间词向量的余弦相似度和词性相似度来判别词向量的相似性，并利用统计分析模型筛选出最优相似词集合。实验表明，基于pos-cbow语言模型的相似词分析算法优于传统cbow语言模型。
%K 自然语言处理
%K 语言模型
%K 词向量
%K 相似词
%K pos-cbow
%U http://xuebao.hebust.edu.cn/hbkjdx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=b201505014&flag=1