基于AF模型的语义相关度的研究与应用的中期报告.docx

基于AF模型的语义相关度的研究与应用的中期报告 1. 研究背景和目的 随着自然语言处理技术的发展，语义相关度计算已经成为重要的研究领域。在信息检索、问答系统、机器翻译等领域，语义相关度计算可以帮助系统更好地理解用户的需求，提升系统的准确性和效率。本研究旨在基于AF（Additive Feature model）模型，探索语义相关度计算的方法，包括特征选择、模型训练和优化等方面。 2. 研究方法 在本研究中，我们首先对语料进行预处理工作，包括分词、去停用词、词性标注等。然后，我们将预处理后的文本表示成向量形式，使用TF-IDF对特征进行加权。接着我们利用机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等模型，对文本向量进行分类和训练。最后，我们根据模型预测结果，对语义相关度进行计算和评估。 3. 研究进展和成果 在研究过程中，我们实现了基于AF模型的语义相关度计算系统，并进行了测试和评估。目前，我们已经完成了特征选择和模型训练部分的工作，并进行了初步的结果分析。我们在测试集上的实验结果表明，利用AF模型进行语义相关度计算，具有较高的准确性和召回率。 4. 后续工作计划 接下来，我们将继续优化模型，包括选择更优的特征，优化模型参数等方面。我们将会扩充实验数据集，进一步验证模型的有效性。另外，我们还计划将研究成果应用到实际场景中，提升相关智能应用的用户体验和效果。