计算文本相似度几种最常用的方法，并比较它们之间的性能 编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。以下是论智的编译。 许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。与之相似的，类似Quora之类的问答网站也有这项需求，他们需要判断某一问题是否之前已出现过。要判断这类的文本相似性，首先要对两个短文本进行embedding，然后计算二者之间的余弦相似度（cosine similarity）。尽管word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法，但是对于句子嵌入应如何被计算仍存在不同的声音。接下来，我们将回顾一下几种最常用的方法，并比较它们之间的性能。 数据 我们将在两个被广泛使用的数据集上测试所有相似度计算方法，同时还与人类的判断作对比。两个数据集分别是： STS基准收集了2012年至2017年国际语义评测SemEval中所有的英语数据 SICK数据库包含了10000对英语句子，其中的标签说明了它们之间的语义关联和逻辑关系 下面的表格是STS数据集中的几个例子。可以看到，两句话之间的语义关系通常非常微小。例如第四个例子： A man is playing a harp. A man is playing a keyboard.
1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 （公式1.1-1） 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式 （公式1.2-1） 计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词出现过的文章数。2.基于空间向量的余弦算法 2.1算法步骤 预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。 2.2步骤简介 2.2.1预处理 预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词的开源代码有：ICTCLAS。 然后按照停用词表中的词语将语料中对文本内容识别意义不大但出
现频率很高的词、符号、标点及乱码等去掉。如“这，的，和，会，为”等词几乎出现在任何一篇中文文本中，但是它们对这个文本所表达的意思几乎没有任何贡献。使用停用词列表来剔除停用词的过程很简单，就是一个查询过程：对每一个词条，看其是否位于停用词列表中，如果是则将其从词条串中删除。 图2.2.1-1中文文本相似度算法预处理流程 2.2.2文本特征项选择与加权 过滤掉常用副词、助词等频度高的词之后，根据剩下词的频度确定若干关键词。频度计算参照TF公式。 加权是针对每个关键词对文本特征的体现效果大小不同而设置的机制，权值计算参照IDF公式。 2.2.3向量空间模型VSM及余弦计算 向量空间模型的基本思想是把文档简化为以特征项（关键词）的权重为分量的N维向量表示。
这个模型假设词与词间不相关（这个前提造成这个模型无法进行语义相关的判断，向量空间模型的缺点在于关键词之间的线性无关的假说前提），用向量来表示文本，从而简化了文本中的关键词之间的复杂关系，文档用十分简单的向量表示，使得模型具备了可计算性。 在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。 用D（Document）表示文本，特征项（Term，用t表示）指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D（T1，T2，…，Tn），其中Tk是特征项，要求满足1<=k<=N。 下面是向量空间模型（特指权值向量空间）的解释。 假设一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为 D（a，b，c，d） 对于其它要与之比较的文本，也将遵从这个特征项顺序。对含有n 个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度，即 D＝D（T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn） 简记为 D＝D（W1，W2，…，Wn） 我们把它叫做文本D的权值向量表示，其中Wk是Tk的权重，
对外经济贸易大学 本科生毕业论文(设计管理规范 1991年9月教务处制订 2000年9月教务处修订 2003年9月教务处修订 2004年9月教务处修订 2005年10月教务处修订 2006年11月教务处修订 2010年10月教务处修订撰写毕业论文(设计(以下简称毕业论文。本管理办法除指明对毕业设计有特殊要求外,有关毕业论文的要求均适用于毕业设计,是本科培养方案的重要组成部分,是培养学生理论联系实际的学风和提高学生创新能力的有效手段, 是对学生掌握和运用所学基本理论、基本知识、基本技能以及从事科学研究能力的综合考核。为加强毕业论文管理,提高毕业论文质量,学校特制定本管理办法。 一、选题 (一毕业论文的题目由学生所在学院于第七学期初(第7周公布并由学生选定,也可以在教师指导下由学生自拟与所学专业有关的题目,经毕业论文指导教师和学院同意后确定。 (二毕业论文题目应与所修读专业有密切关系,应以研究、解决现实问题为主,应能引导学生运用理论去分析和解决问题,其范围大小和难易程度要符合学生的实际水平和现有条件。
(三学生选题应完成《毕业论文(设计开题申请表》,报指导教师审阅。指导教师在所指导学生完成开题申请表后,应适时召开开题报告会,组织学生就所选题目进行交流、评估,确定是否同意学生的选题。 (四毕业论文原则上为一人一题,如确需二人以上共同完成同一选题,须由指导教师同意并报学院毕业论文指导委员会批准,但每个学生必须独立完成自己所承担部分的研究工作。 (五开题申请表一经批准,学生不得随意改变论文题目。个别确有特殊原因需要改变者,须向指导教师说明理由,经指导教师、学院审核同意后,方可改变。 二、撰写 (一学生撰写毕业论文应查阅、研究写作论文所必须的文献资料,在正文中形成独立章节的文献综述,文献综述要求如下: 1.毕业论文文献综述是指在学生在毕业论文研究课题或研究题目确定后,通过搜集、整理、阅读国内外相关学术文献资料,就与该课题或题目直接相关的主要研究成果、学术意义、研究方法、研究动态、最新进展等问题进行归纳总结、综合分析后所做的简要评述。 2.毕业论文文献综述所评述的学术文献必须与学生所撰写论文保持高度一致,必须对可能影响所撰写论文主要论点、政策建议或反驳依据等主要学术结论的相关文献及其主要论断做出清晰、准确、流畅的说明。文献综述的字数应为800—1000字。 3.学生必须翻译两篇与选题直接相关的外语文献,外语文献应为专业论文或论文核心部分,译文汉字总字数不得少于2500字。 (二学生对所研究的论题应进行比较全面、深入、系统的分析和阐述,并体现出一定程度的独立见解。论文要理论联系实际,论点明确,论据充分,逻辑清楚,文字简练、通顺。
文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N 个该关键词，则 （公式1.1-1） 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式 （公式1.2-1） 计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词出现过的文章数。 2.基于空间向量的余弦算法 2.1算法步骤 预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。 2.2步骤简介 2.2.1预处理 预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词的开源代码有：ICTCLAS。 然后按照停用词表中的词语将语料中对文本内容识别意义不大但出现频率很高的词、符号、标点及乱码等去掉。如“这，的，和，会，为”等词几乎出现在任何一篇中文文本中，但是它们对这个文本所表达的意思几乎没有任何贡献。使用停用词列表来剔除停用词的过程很简单，就是一个查询过程：对每一个词条，看其是否位于停用词列表中，如果是则将其从词条串中删除。
图2.2.1-1中文文本相似度算法预处理流程 2.2.2文本特征项选择与加权 过滤掉常用副词、助词等频度高的词之后，根据剩下词的频度确定若干关键词。频度计算参照TF公式。 加权是针对每个关键词对文本特征的体现效果大小不同而设置的机制，权值计算参照IDF公式。 2.2.3向量空间模型VSM及余弦计算 向量空间模型的基本思想是把文档简化为以特征项（关键词）的权重为分量的N维向量表示。 这个模型假设词与词间不相关（这个前提造成这个模型无法进行语义相关的判断，向量空间模型的缺点在于关键词之间的线性无关的假说前提），用向量来表示文本，从而简化了文本中的关键词之间的复杂关系，文档用十分简单的向量表示，使得模型具备了可计算性。 在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。 用D（Document）表示文本，特征项（Term，用t表示）指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D（T1，T2，…，Tn），其中Tk 是特征项，要求满足1<=k<=N。 下面是向量空间模型（特指权值向量空间）的解释。 假设一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为 D（a，b，c，d） 对于其它要与之比较的文本，也将遵从这个特征项顺序。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度，即 D＝D（T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn）
1文本相似度算法基本原理 1.1文本相似度含义 文本相似度来自于相似度概念，相似度问题是一个最基本的问题，是信息科学中绕不过去的概念，在不同的应用方向其含义有所不同，但基本的内涵表示了一个信息结构与另外一个信息结构的一致程度，从某个角度研究时特征量之间的距离大小[10]。比如，在机器翻译方面是指词这个基本单位的可替代性，在信息检索方面是指检索结果与检索内容的一致性，在自动问答方面是指搜索的结果与输入的问题的匹配程度。这充分表明文本相似度研究和应用领域十分广泛，所表达的含义也十分不同。从本文研究的角度来看，文本相似度可以描述为：有A、B两个对象，二者之间的公共区域越多、共性越大，则相似程度越高；若二者没有关联关系，则相似程度低。在文本相似度研究方面，一个层次是研究文档中以篇章、句子、词语衡量相似程度，这不同层次衡量算法也不同，研究的标准和依据也不同，算法的复杂程度也不同。从这个意义上，可以运用在新闻领域对新闻稿件进行归档，按照新闻的领域分门别类的存放在一起；也可以运用在信息检索进行信息查询，作为一个文本与另一个文本之间相似程度测量的基本方法。 1.2文本相似度计算方法分类 当前研究文本相似度都是以计算机作为计算工具，即利用计算机算法对文本进行分类，在各个领域应用十分广泛，比如包括网页文本分类、数据智能挖掘、信息识别检索、自动问答系统、论文查重分析和机器自主学习等领域，其中起最关键作用的是文本相似度计算算法，在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。 特别是随着智能算法、深度学习的发展，文本相似度计算方法已经逐渐不再是基于关键词匹配的传统方法，而转向深度学习，目前结合向量表示的深度学习使用较多，因此度量文本相似度从方法论和算法设计全局的角度看，一是基于关键词匹配的传统方法，如N-gram相似度；二是将文本映射到向量空间，再利用余弦相似度等方法，三是运用机器学习算法的深度学习的方法，如基于用户点击数据的深度学习语义匹配模型DSSM，基于卷积神经网络的ConvNet和LSTM 等方法。 本文研究的重点是对电子作业检查等各类电子文档对比，在对两个电子文档是否相同，相似比例为多少这一问题探究中需要比较文档的相似度，而文档的相似度又可分成段落相似度、句子相似度来进行考虑，所以课题的关键是如何定义
浅议语义相似度计算 摘要语义相似度研究的是两个词语的相似性，被广 泛应用于信息检索、信息提取、文本词义消歧、机器翻译等领域中。本文介绍几种主要的语义相似度计算方法，以供大 一^, 家参考。 关键词语义相似度词义相似度语义距离 、引言 自然语言的词语之间关系比较复杂，我们又时常要把这 种复杂关系进行比较，所以要将其转化为简单的数量关系，再进行比较。语音相似度计算正是这样的方法。 词语的语义相似度计算有3 种方法：基于知识体系的方 法、基于语料库的方法、基于网络的方法。基于知识体系的方法，大多以WordNet 作为基础。WordNet 是语义字典，它根据词条的意义将词语分组，每一个具有相同意义的字条组称为一个synset （同义词集合）。WordNet为每一个synset提 供了简短，概要的定义，并记录不同synset之间的语义关系。 它用概念之间的语义关系形成符合常识和语法的语义关系图。基于信息量的方法主要是通过词语上下文的信息，用统计的方法求解。基于网络的方法，主要是利用搜索引擎的搜索结果进行计算。 二、语义相似度概念
信息论中任何两个词语的相似度取决于它们的共性 Commonality )和个性( Differences )。公式如下： 其中，分子表示描述A，B 共性所需要的信息量;分母表 示完整地描述A，B 所需要的信息量。 刘群、李素建认为语义相似度就是两个词语在不同的上 文中可以互相替换使用而不改变文本的句法语义结构的程度。两个词语，如果在不同的上下文中可以互相替换且不改变文本的句法语义结构的可能性越大，二者的相似度就越高，否则相似度就越低。对于两个词语 W1，W2 如果记其相似度为Sim (W1 , W2),其词语距离为Dis (W1 , Wz)，根 据刘群、李素建的公式： 其中a 是一个可变参数，含义是当相似度为0.5 时的词 语距离值。 相似度被定义为一个0到1 之间的实数，当两个词语完 全一样时，相似度为1 ;是完全不同的概念时，它们的相似度 接近于0。 三、语义相似度的计算方法常用计算方法有基于知识体系的计算，基 于大规模语料 库的计算，基于网络的计算。 一)根据分类体系计算词语语义距离的方法 这种方法也称为基于树的语义相似度计算方法，大体分 为两种：一是基于距离的语义相似性测度是基于信息内容
本科生毕业论文（设计）规范 一、基本规范 （一）毕业论文（设计）文本结构规范及装订顺序： 1．毕业论文（设计）任务书 2．毕业论文（设计）题目、摘要、关键词（中英文） 3．毕业论文（设计）目录 4．毕业论文（设计）正文（理工类）： （1）选题背景； （2）方案论证； （3）过程（设计或实验）论述； （4）结果分析； （5）结论或总结。 注：文科及其他学科，可根据学科特点，参照上述结构制定统一的正文结构规范。 5．致谢 6．附录 7．参考文献 （二）内容要求 1．任务书、题目、摘要、关键词、目录等项内容由指导教师把关。 2．论文文本每页右下角必须有页码，目录中必须标明页码。 3．毕业论文（设计）正文： 正文内容层次结构序数为：一、二、三、……；（一）（二）（三）……；1.2.3.……；（1）（2）（3）……。 （1）选题背景：说明本设计课题的来源、目的、意义、应解决的主要问题及应达到的技术要求；简述本课题在国内外发展概况及存在的问题，本设计的指导思想。 （2）方案论证：说明设计原理并进行方案选择，阐明为什么要选择这个设计方案（包括各种方案的分析、比较）以及所采用方案的特点。 （3）过程（设计或实验）论述：指作者对自己研究工作的详细表述。要求
论理正确、论据确凿、逻辑性强、层次分明、表达确切。 （4）结果分析：对研究过程中所获得的主要数据、现象进行定性或定量分析，得出结论和推论。 （5）结论或总结：对整个研究工作进行归纳和综合，阐述本课题研究中尚存在的问题及进一步开展研究的见解和建议。 4．致谢：简述自己完成论文（设计）的体会，并对指导教师以及协助完成论文（设计）的有关人员表示谢意。 5．附录：包括与论文有关的图表、计算机程序、运行结果，主要设备、仪器仪表的性能指标和测试精度等。 6．参考文献：为了反映论文的科学依据和作者尊重他人研究成果的严肃态度以及向读者提出有关信息的出处，正文中应按顺序在引用参考文献处的文字右上角用［］标明，［］中序号应与“参考文献”中序号一致，正文之后则应刊出参考文献，并列出只限于作者亲自阅读过的发表在公开出版物上的最主要文献。 参考文献的著录，按著录/题名/出版事项顺序排列： 期刊——著者，题名，期刊名称，出版年，卷号（期号），起始页码。 书籍——著者，书名、版次（第一版不标注），出版地，出版者，出版年，起始页码。 7．文字要求：文字通顺，语言流畅，无错别字，采用计算机打印成文。 8．图纸要求：图面整洁，布局合理，线条粗细均匀，圆弧连接光滑，尺寸标注规范，文字注释必须使用工程字书写。提倡学生使用计算机绘图。 9．曲线图表要求：所有曲线、图表、线路图、流程图、程序框图、示意图等不准徒手画，必须按国家规定标准或工程要求采用计算机或手工绘制。 10．译文要求：内容必须与课题（或专业内容）有联系，并说明出处。 11．论文字数要求： 毕业论文（设计）字数文科0.8—1.2万（其中外语专业不少于3000个单词），理工科不少于1.5万字（含图表）；外文翻译不少于1.5万印刷符号、外文参考资料阅读量不少于10万印刷符号。文科各专业的文献综述必须单独写，其字数应在2千汉字以上，要求与译文相同。 12．毕业论文（设计说明书）用A4开纸打印，并使用学校统一制作的封面
基于《知网》的语义相似度计算 软件使用手册 1 功能简介 本软件是根据[刘群2002]一文中的原理编写的词汇语义相似度计算程序。 主要实现了以下功能： 1.1基于交互输入的义原查询、义原距离计算、义原相似度计算 1.2基于交互输入的词语义项查询、义项相似度计算、词语相似度计算； 1.3基于文件输入的词语义项查询、词语相似度计算； 1.4相似度计算中的参数调整。 2 安装说明 本软件包一共有四个文件： 《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》软件使用手册.doc：本使用手册 《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》论文.pdf：本软件所依据的论文，采用pdf 格式，用Acrobat Reader阅读时需要安装简体中文支持包。 自然语言处理开放资源许可证.doc：本软件包的授权许可证 WordSimilarity.zip：程序文件 软件安装时，将文件WordSimilarity.zip文件解压缩一个目录下即可，解压缩后有以下几个文件： WordSimilarity.exe：可执行程序； Glossary.dat：《知网》数据文件 Semdict.dat：《知网》数据文件 Whole.dat：《知网》数据文件 必须确保《知网》数据文件在程序执行时的当前目录下。 3 界面说明 软件使用简单的对话框界面，如下所示：
4 功能说明 4.1义原操作 4.1.1 义原查询 1.首先在“输入1”框中输入义原名称； 2.点击“察看义原1”按钮； 3.在“义项1”框中将依次显示出该义原及其所有上位义原的编号、中文、英文；类似的方法可以查询“输入2”框中的义原； 4.1.2 义原距离计算 1.首先在“输入1”和“输入2”框中输入两个义原； 2.点击“计算义原距离”按钮； 3.在“输出”框中显示两个义原的距离；
中南财经政法大学 本科生毕业论文（设计）撰写规范 毕业论文（设计）的撰写是学生在校学习阶段中非常重要的教学环节之一，是培养学生综合运用所学知识和技能，分析和解决实际问题，锻炼创新能力的重要手段。为了进一步规范本科生毕业论文（设计）的撰写工作，提高论文撰写质量，根据《中南财经政法大学本科生毕业论文（设计）管理办法》特制定本规范。 一、毕业论文（设计）内容及要求 毕业论文（设计）应包括以下几方面内容： A．封面；B.题目；C. 中外文摘要及关键词；D.目录；E. 正文；F. 注释；G. 参考文献；H. 致谢（可选）。 （一）封面 封面由学生自行打印。 （二）题目 毕业论文（设计）题目字数不得超过20个汉字，题目过长可设副标题。 （三）中外文摘要（中文在前，外文在后）及关键词 摘要是论文内容的简要陈述，应尽量反映论文的主要信息，内容包括研究目的、方法、成果和结论，不含图表，不加注释，具有独立性和完整性。中文摘要一般为不少于800 字，外文摘要应与中文摘要内容完全相同。 “摘要”字样位置居中。 关键词是反映毕业论文（设计）主题内容的名词，是供检索使用的。主题词条应为通用技术词汇，不得自造关键词。关键词一般为3~5个，按词条外延层次（学科目录分类），由高至低顺序排列。 关键词排在摘要正文部分下方。 （四）目录 目录要与正文题序层次一致，按级编写，要求层次清晰。主要包括绪论、正文主体、结论、主要参考文献等。 （五）正文 论文正文部分包括：绪论（或前言、序言）、论文主体及结论。 绪论是综合评述前人工作，说明论文工作的选题目的和意义，国内外文献综述，以及论文所要研究的内容。 论文主体是论文的主要组成部分。要求层次清楚，文字简练，通顺，重点突出。 结论（或结束语）作为单独一章排列，但标题前不加“第XXX章”字样。结论是整个论文的总结，应以简练的文字说明论文所做的工作，一般不超过两页。 （六）注释 正文中引用他人的观点及原话、主要数据等必须注明出处，有需要解释的内容，可以加注说明。所引来自著作需注明：作者、著作名、出版单位和出版年号、页号；所引资料来自刊物需注明：作者、篇名、发表的刊物名、出版年号、期号。论文中的注释不得少于20个，且一律采用尾注。 （七）主要参考文献 为了反映论文的科学依据和作者尊重他人研究成果的严肃态度，同时向读者提供有关信息的出处，正文之后一般应刊出主要参考文献。列出的只限于那些作者亲自阅读过的，最重要的且发表在公开出版物上的文献或网上下载的资料。论文中被引用的参考文献序号置于所引用部分的右上角如
文本相似度的设计与实现 摘要：本文主要设计并实现了一个文本相似度系统，该系统主要功能计算文档之间的相似度，通过使用向量空间模型(VSM, Vector Space Model)及余弦相似度计算公式计算文档之间的相似度，数据预处理过程中加入word2vec模型进行语义扩充，从而能够匹配到更多相关文档。 1.向量空间模型 向量空间模型(VSM, Vector Space Model)由Salton等人于20世纪70年代年提出[1,2]。向量空间模型的主要思想是将文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，这样将空间上的相似度转化为语义上的相似度。当文档被表示为文档空间的向量时，便可通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。 向量空间模型的基本思想： 给定一篇文档D=D(T1,T2,…T i,…,T n)，若T i在文档中既可以重复出现又存在先后次序，因此分析起来会较为困难。针对上述情况，暂不考虑T i的顺序，并要求T i互异，此时可将T1,T2,…T i,…,T n看作n维坐标，每一维对应相应值W i，因此D(W1,W2,…,W i,…,W n)便可以看作一个n维向量。 例如：有一篇文档D={大家好，才是真的好}，首先进行分词后转换为D={大家/好/才是/真的/好}，之后提取出公因词D={大家，好，才是，真的}，最后通过向量空间模型将文档转换为对应的向量D={1，2，1，1}。 向量空间模型只是将文档转换为方便计算的格式，若进行相似度计算，还需使用相似度计算公式进行计算。本文使用余弦相似度计算公式。 2.余弦相似度 余弦相似度计算公式广泛应用于文本数据之间的相似度计算过程中。其数学表达如下： 计算过程如下： 例如，有2个文档D1={大家好}，D2={才是真的好}，首先将D1、D2分词后，D1={大家/好}，D2={才是/真的/好}，其次提取出公因词D={大家，好，才是，真的}，然后通过向量空间模型转换成向量表达，D1={1，1，0，0}，D2={0，1，1，1}，最后进行相似度计算 Score== 3.文本相似度系统 本文主要使用向量空间模型及余弦相似度距离公式进行文本相似度计算任务，系统的基本架构如下图1所示：
毕业论文（设计）是实现培养目标的重要教学环节。为保证本科毕业论文（设计）质量，提高本科生科学研究能力和学术素养，促进校内外学术交流，特制定《深圳大学本科生毕业论文（设计）撰写规范及要求》。 一、基本结构 1. 前置部分：封面、诚信声明、论文目录。 2. 主体部分：中文摘要、中文关键词、正文、注释与参考文献、致谢、英文摘要和英文关键词。 3. 附录部分（非必需）：某些重要的原始数据、图纸等。 二、装订顺序 1. 封面 2. 诚信声明 3. 目录 4. 主体部分 5. 附录 三、内容要求 （一）前置部分 1. 封面：学校统一设计。 2. 诚信声明：学生对所提交的毕业论文（设计）的独立性予以郑重声明。其格式和内容由学校统一设计，学生手签生效。 3. 目录 目录由论文（设计）的章、节、附录等序号、名称和页
码组成。 （二）主体部分 主体部分要保证文章结构清晰，纲目分明，撰写论文通行的标题层次按以下五种格式编排： 撰写论文可任选其中的一种格式，但所采用的格式须前后统一，不混杂使用。 中文摘要 摘要是毕业论文（设计）研究内容及结论的简明概述。其内容应说明论文（设计）的主要内容、试验方法、结果、结论和意义等。中文摘要不少于200字。 关键词 关键词是指论文中最主要、最关键、重复频率最高的专业名词或词组，有助于读者了解全篇主旨。设置数量一般为3-4个，每词字数一般在6个字之内。关键词之间以一个分号符分隔。 前言（引言或序言） 简要说明本项研究课题的提出及其研究意义（学术、实用价值）；本项研究的前人工作基础及其欲深入研究的方向
和思路、方法以及要解决的主要问题等。 正文 正文是毕业论文（设计）的核心部分，应占主要篇幅。正文内容必须客观准确、论证充分严密、论据充分、层次分明、语言流畅，符合学科及专业的有关要求。正文中出现的符号和缩语应采用本专业学科的权威性机构或学术团体所公布的规定。各学院可制定细则，报教务部备案。 参考文献与注释 规范的参考文献或注释体现了学术工作的严谨性。凡正文中直接引用他人研究结论、观点、数据、图表等均需标注。 参考文献与注释按正文中的标注顺序列于正文后。参考文献与注释排列顺序是：参考文献在前，注释在后。文献是期刊时，内容有：“序号、作者、文献题目、期刊名、年份、卷号、期号”；文献是著作时，内容有：“序号、作者、书名、出版单位、出版年月、页码”；文献是网络资源时，内容有：“序号、作者、文献题目、网址”(若网上搜集的资料已正式出版或发表，最好以期刊和著作标注)。 文科和理科在引用参考文献和注释时的要求与格式有差异。文科可参照深圳大学学报社科版，理工科可参照深圳大学学报理工版。若各学院还有学科的特殊要求，可制定实施细则报学校批准备案。 图表 正文中出现的图表力求简明，图次和表次一律写成图1，图2…或表1，表2…，并尽可能随文排。
基于《知网》的词汇语义相似度计算1 刘群??李素建? {liuqun,lisujian}@https://www.doczj.com/doc/645084482.html, ?中国科学院计算技术研究所 ?北京大学计算语言学研究所 摘要： 《知网》是一部比较详尽的语义知识词典。在基于实例的机器翻译中，词语相似度计算是一个重要的环节。不过，由于《知网》中对于一个词的语义采用的是一种多维的知识表示形式，这给词语相似度的计算带来了麻烦。这一点与WordNet和《同义词词林》不同。在WordNet和《同义词词林》中，所有同类的语义项（WordNet的synset或《同义词词林》的词群）构成一个树状结构，要计算语义项之间的距离，只要计算树状结构中相应结点的距离即可。而在《知网》中词语相似度的计算存在以下问题： 1．每一个词的语义描述由多个义原组成，例如“暗箱”一词的语义描述为：part|部件,%tool|用具,body|身,“写信”一词的语义描述为： #TakePicture|拍摄write|写,ContentProduct=letter|信件； 2．词语的语义描述中各个义原并不是平等的，它们之间有着复杂的关系，通过一种专门的知识描述语言来表示。 我们的工作主要包括： 1．研究《知网》中知识描述语言的语法，了解其描述一个词义所用的多个义原之间的关系，区分其在词语相似度计算中所起的作用； 2．提出利用《知网》进行词语相似度计算的算法； 3．通过实验验证该算法的有效性，并与其他算法进行比较。 关键词：《知网》词汇语义相似度计算自然语言处理 1 引言 在基于实例的机器翻译中，词语相似度的计算有着重要的作用。例如要翻译“张三写的小说”这个短语，通过语料库检索得到译例： 1）李四写的小说／the novel written by Li Si 2）去年写的小说／the novel written last year 通过相似度计算我们发现，“张三”和“李四”都是具体的人，语义上非常相似，而“去年”的语义是时间，和“张三”相似度较低，因此我们选用“李四写的小说”这个实例进行类比翻译，就可以得到正确的译文： the novel written by Zhang San 1本项研究受国家重点基础研究计划（973）支持，项目编号是G1998030507-4和G1998030510。
XX大学 毕业设计（论文）开题报告题目：JSP网上书店售书系统 学院：系 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 填表日期：年月日
一、选题的依据及意义： 网上购书的优势在于选择面大、价格便宜、交易方便、节省时间和精力等。整个图书市场一片繁荣，在这种情况下，网上书店的加入无疑将使得竞争更加激烈，但从另一个方面看，只有在这种激烈的竞争下，网上书店的优势才能得以体现。在中国，网上书店有发展的必要，也有发展的基础，发展网上书店的各方面条件也日趋成熟，但是还存在一些问题，只有把问题解决好了，才能保证网上书店的蓬勃发展， 《网上书店购物系统》，是以当前商务的网络化、快速化实际需求为背景，实现图书购买的方便、快捷、送货上门等服务为前提综合信息服务系统的设计；实现通过Internet互联网对图书购买的相关信息进行发布及图书查询、图书介绍、图书内容浏览等功能。消费者通过《网上书店购物系统》进行图书的网上购物和网上支付等活动，这样即方便了消费者，又减少了企业成本。倡导“用户是伙伴，多为用户着想”的新型客户服务理念。因此，在《网上书店购物系统》实现显示其它用户购买情况和浏览产品情况。这些新型客户服务，具有与众不同的优势和特点，将成为和用户沟通、联系、发展的有效的方法。 二、国内外研究现状及发展趋势（含文献综述）： 近年来，随着计算机技术和网络技术的迅速崛起，计算机日渐深刻的在改变着人们的生产生活方式。而互联网已日益成为收集提供信息的最佳渠道，并逐步进入传统的流通领域。于是电子商务开始流行起来，越来越多的商家在网上建起在线商店，向消费者展示出一种新颖的购物理念。作为新型的销售产业，网上商店的许多优点已经被我们大多数人接受。网上购物是一种具有交互功能的商业信息系统。它向用户提供静态和动态两类信息资源。所谓静态信息是指那些比经常变动或更新的资源，如公司简介、管理规范和公司制度等等；动态信息是指随时变化的信息，如商品报价，会议安排和培训信息等。网上购物系统具有强大的交互功能，可使商家和用户方便的传递信息，完成电子贸易或EDI交易。这种全新的交易方式实现了公司间文档与资金的无纸化交换。 随着居民生活水平的不断提高，网上购物的不断成熟，网上购物将会呈现两种不同的发展趋势，一种是走低价格路线，像超市一样，有物美价廉的商品；另一种是销售高档消费商品。网上购物作为一种新兴的商业模式，正在获得越来越多人的认可。如今，互联网无时无刻不与我们的日常生活相联系着，从原来发电子邮件、上网游览新闻，到现在购买衣服、日用品，越来越多的时尚男女，开始在网上寻找一种生活方式。人们对于新鲜的事物总是抱着先尝尝看的态度，如果有甜头给自己带来了另外一种生活上的新鲜感，那么，这就是成功的。互联网的下一浪，也许正是因为改变人们的生活而越发受到关注。正因为如此，网上购物的浪潮被彻底激活。网上购物拥有的优势在于：网上购物送货上门较方便、价格便宜、买到本地所缺的商品、节省体力和时间、商品品种较多、感觉好奇希望尝试、比传统购物效率高。
语义相似度的计算方法研究 信息与计算科学余牛指导教师：冉延平 摘要语义相似度计算在信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等很多领域中都有广泛的应用．特别是近几十年来随着Internet技术的高速发展,语义相似度计算成为自然语言处理和信息检索研究的重要组成部分．本文介绍了几种典型的语义相似度的计算方法，总结了语义相似度计算的两类策略,其中重点介绍了一种基于树状结构中语义词典Hownet的语义相似度计算方法，最后对两类主要策略进行了简单的比较．关键词语义相似度;语义距离;知网;语料库 The Reseach of Computing Methods about Semantic Similarity YU Niu (Department of Mathematics and Statistics,Tianshui Normal University , 741000) Abstract Semantic similarity is broadly used in many applications such as information retrieval, information extraction, text classification, word sense disambiguation, example-based machine translation and so on．Especially with the rapid development of Internet technology in recent decades, Calculation of semantic similarity has always been an important part of natural language processing and information retrieval research .This paper introduces several main methods of calculating semantic similarity , then two strategies of semantic similarity measurement are summarized, and we focuse on the Hownet based on the stucture of tree and use them to calculate the semantic similarity ,and finally the two strategies are easily compared . Key words Semantic similarity, Semantic distance,Hownet, Corpus
导语 在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM 等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助。 0. 提纲 1. 背景 2. DSSM 3. CNN-DSSM 4. LSTM-DSSM 5. 后记 6. 引用 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例，最重要的也最难解决的问题是语义相似度，这里主要体现在两个方面：召回和排序。
在召回时，传统的文本相似性如BM25，无法有效发现语义类query-Doc 结果对，如"从北京到上海的机票"与"携程网"的相似性、"快递软件"与"菜鸟裹裹"的相似性。 在排序时，一些细微的语言变化往往带来巨大的语义变化，如"小宝宝生病怎么办"和"狗宝宝生病怎么办"、"深度学习"和"学习深度"。 DSSM（Deep Structured Semantic Models）为计算语义相似度提供了一种思路。 本文的最后，笔者结合自身业务，对DSSM 的使用场景做了一些总结，不是所有的业务都适合用DSSM。 2. DSSM DSSM [1]（Deep Structured Semantic Models）的原理很简单，通过搜索引擎里Query 和Title 的海量的点击曝光日志，用DNN 把Query 和Title 表达为低纬语义向量，并通过cosine 距离来计算两个语义向量的距离，最终训练出语义相似度模型。该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度，又可以获得某句子的低纬语义向量表达。 DSSM 从下往上可以分为三层结构：输入层、表示层、匹配层
本科生毕业论文（设计）撰写要求 按照我毕业生工作要求，各学生要在2020年5月前完成毕业论文的制作、修改和最后答辩，为了提高学生论文质量，让毕业生顺利制作论文，也为了规范我校学生生撰写毕业论文（设计）的内容和格式，保证毕业论文（设计）的质量，特制定《XX师范学院学生毕业论文（设计）撰写要求》。一、毕业论文（设计）资料的组成、填写与装订1．毕业论文（设计）资料组成及装订按如下标准：封面→毕业论文（设计）提纲或进度计划表→毕业论文（设计）指导记录表→摘要→目录→正文→谢辞→参考文献。毕业论文（设计）评定表一式两份不装订，指导教师初步评分后上交系、部，系部组织评审小组进行最终评分，再由系、部统一上交教务处盖章。2．毕业论文（设计）的各项资料应按要求认真填写或打印，手工填写内容字迹要工整，卷面要整洁，一律用蓝黑墨水或黑墨水填写。 二、毕业论文（设计）撰写的内容与要求一份完整的毕业论文（设计）的应包括以下几方面。1．题目：题目应简短、明确、有概括性。可以是公文式标题，即《关于……的实践报告（设计）》；也可以是观点式标题，例如《社会是大课堂，实践长真知识》。通过题目使读者大致了解毕业论文（设计）的内容、专业的特点和科学的范畴。标题字数要适当，一般不宜超过20字。2．前言：前言也称引言、序言或概述，经常作为论文的开端，提出文中要研究的问题，引导读者阅读和理解全文。前言的写作要求：（1）开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源
和立题过程。（2）言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在前言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。（3）在论述本文的研究意义时应注意分寸，切忌使用客套话。（4）引言的内容不应是摘要的注释。引言一般应与结论相呼应，在引言中提出的问题，在结论中应有解答，但应避免引言与结论雷同。（5）引言最好不要分段论述，不要有插图、列表和公式的推导证明。（6）是社会实践、调查报告的要写出社会实践（调查）的参加者、主题、时间、地点。然后用“现将此次实践（调查）活动的有关情况报告于下”从而过渡到正文。3．正文：正文是全文的主要部分。也是论文围绕主题的详细表述。如果是毕业实践（调查工作）的要据报告的内容，学生应该着重写自己的认识。4．结束语：对全文的总结性概述。如果是毕业实践（调查工作）的可以写出作者对此次活动的意见、批评或者建议。特别注意：（1）写作时可以按以上几部分构思，但行文时不要明确写上“前言”、“正文”、“结束语”等字，而要写标题，如“基本情况”、“主要体会”、“几点思考”、“问题和建议”等。（2）实践报告（设计）中的实践地点应是在自己所在单位、指定单位或自己认为合适的单位。实践报告（设计）的内容尽量与所学专业和工作实际相关。5．致谢。作者认为必要时可有此内容。致谢对象主要指论文的指导者、经费资助者和提出过重要建议者等。写论文致谢前应征得被致谢者的同意。
天津财经大学 本科毕业论文（设计）基本格式要求 一、毕业论文（设计）的各个组成部分的排列顺序： （一）封面 （二）中文容摘要和关键词（本部分容均在一页，不标页码） （三）英文容摘要和关键词（本部分容均在一页，不标页码） （四）目录（本部分容不标页码） （五）正文 （六）参考文献（接着论文正文部分编排页码，页码位置与论文正文相同）（七）天津财经大学本科毕业论文（设计）指导教师评语表 （八）天津财经大学本科毕业论文（设计）成绩评定表（指导教师用） （九）天津财经大学本科毕业论文（设计）成绩评定表（评阅教师用） （十）天津财经大学本科毕业论文（设计）答辩成绩评定表 （十一）天津财经大学本科毕业论文（设计）总成绩评定表 二、毕业论文（设计）全文的具体格式要求如下： （一）本科生毕业论文（设计）一律采用A4纸打印，用WORD进行编辑，封面由学校统一印制。 （二）全文页面设置：纸型：A4，方向：纵向 页边距：上：2.5厘米，下：2.5厘米，左：2.5厘米，右：2.5厘米 装订线：0厘米，装订线位置：左侧 距边界：页眉：1.5厘米，页脚：1.75厘米 应用于：本节 （三）全文段落：缩进：左：0字符，右：0字符，特殊格式：（无） 间距：段前：0行，段后：0行，行距：1.5倍行距 复选框“□如果定义了文档网格，则自动调整右缩进(D)”为选中状态 “□如果定义了文档网格，则与网格对齐(W)”为空白状态 大纲级别：正文文字，对齐方式：两端对齐
三、毕业论文（设计）各部分的具体格式要求如下： （一）封面 使用学校统一格式。题目要对论文（设计）的容有高度的概括性，简明、易读，字数应在20字以。 （二）中文容摘要和关键词 应简要说明毕业论文（设计）所研究的目的、容、研究方法、主要成果和特色，一般为300—500字。关键词为3-5个。 容摘要 “容摘要”四个字是黑体三号，加粗居中。正文摘要容为300-500字，字号为四号，字体为楷体。正文要与“容摘要”四字之间空一行。“关键词”三字为四号黑体，加粗左对齐。关键词最多不能超过5个，字号为四号，字体为楷体。关键词之间要用分号隔开，这部分与摘要容部分之间空一行。中文的容摘要与关键词在一页，不标页码。 关键词：写作规；排版格式；学位论文
题 专业年级： 2013级信息与计算科学专业 指导教师： 赵光秋
摘 要 数据结构算法设计和演示（C++）树和查找是在面向对象思想和技术的指导下， 采用面向对象的编程语言（C++）和面向对象的编程工具（Borland C++ Builder 6.0） 开发出来的小型应用程序。它的功能主要是将数据结构中链表、栈、队列、树、查找、图和排序部分的典型算法和数据结构用面向对象的方法封装成类，并通过类的对外接口和对象之间的消息传递来实现这些算法，同时利用C++ Builder 6.0中丰富的控件教学中帮助理解、辅助教学和自我学习的作用。 关键词：毕业设计；格式；规范
ABSTRACT Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Keywords ：Xxxx ；Xxxx ；Xxxx
目录 错误!未指定书签。 错误!未指定书签。 错误!未指定书签。 错误!未指定书签。 2.2.1 三级标题名错误!未指定书签。 2.2.2 三级标题名................................ 错误!未指定书签。 2.3线性链表 ........................................ 错误!未指定书签。第三章设计的主体内容.................................. 错误!未指定书签。 3.1系统结构的设计 .................................. 错误!未指定书签。 3.2交互界面的设计和实现 ............................ 错误!未指定书签。 3.3线性表的00P序设计 .............................. 错误!未指定书签。 3.3.1线性表的顺序存储的实现.................... 错误!未指定书签。第四章结果分析与讨论.................................. 错误!未指定书签。第五章结论............................................ 错误!未指定书签。参考文献................................................ 错误!未指定书签。致谢................................................ 错误!未指定书签。附录................................................ 错误!未指定书签。 附录A名词术语及缩略词.............................. 错误!未指定书签。