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基于语义相似度的中文文本相似度算法研究的任务书
一、任务背景
在信息爆炸的时代背景下，海量的文本数据已逐渐成为人们获取信息、进行决策的重要基础。对于中文文本相似度的计算，从向量空间模型到余弦相似度等方法已经被广泛应用。但是，在计算文本相似度时，仅仅考虑了文本中的词，而忽略了不同文本中合理的同义词、近义词以及其他上下文信息的利用。由此，基于语义相似度的中文文本相似度计算显得尤为重要。
二、任务目标
本任务旨在研究基于语义相似度的中文文本相似度计算方法，即旨在通过加入语义信息，寻找更加准确的文本相似度计算方法，从而更好地解决文本分类、文本匹配、信息抽取等应用问题。具体目标如下：
1.调研语义相似度的基本概念、计算方法，以及当前主流的中文文本相似度计算方法；
2.尝试建立中文文本相似度计算的语义模型，旨在构建一个计算模型，能够考虑不同语境下的词义、语法等信息，以加强文本相似度计算的准确性；
3.训练语义模型，使用大规模数据进行测试，评估语义模型与当前主流计算方法在文本相似度计算中的差异；
4.通过实验结果，探究语义模型的优化方向，并进一步完善其计算机制。
三、任务内容
1.调研语义相似度计算的基本概念、计算方法，包括语义知识图谱、词向量表示方法、主题模型等，以及当前主流的中文文本相似度计算方法，如向量空间模型、余弦相似度等；
2.设计并构建中文文本相似度计算的语义模型，该模型旨在考虑不同语境下的词义、语法等信息，可采用词向量表示和主题模型相结合的方式来实现；
3.使用大规模数据进行训练和测试，包括新闻、文献、微博等数据源，以验证语义模型在文本相似度计算中的有效性和优越性；
4.评估语义模型的表现，明确其与当前主流计算方法在文本相似度计算中的差异，分析其中的优缺点；
5.通过实验结果，总结语义模型的优化方向，提出进一步完善计算机制的建议。
四、预期成果
1.调研报告。形式为书面报告，包括语义相似度计算基本概念、计算方法的介绍，以及当前主流中文文本相似度计算方法的对比分析等部分。
2.语义模型开发报告。形式为书面报告，包括语义模型的设计原理、实现方法，以及关键技术难点的创新解决方案等部分。
3.实验报告。形式为书面报告，包括实验设计、数据分析、结果讨论等内容，明确语义模型在文本相似度计算中的表现，并分析与当前主流计算方法的差异。
4.任务报告。形式为书面报告，总结论文研究成果，提出进一步完善语义模型计算机制的建议。
五、考核方式
1.中期检查。组织中期汇报，对任务进展情况进行检查，对任务进度、目标、方法进行讨论和说明。
2.论文写作。组织每位成员撰写论文，对论文的内容、结构、语法等方面进行评定。
3.答辩评分。组织答辩，对每位成员的论文和ResearchGate等交流平台的口语表现进行评分，按照评分综合排序为任务成果排名。
六、参考文献
1)AroraS,LiangY,MaT.Asimplebuttough-to-beatbaselineforsentenceembeddings[J].2017.
2)CaiL,LuoY,LiL.ANovelMethodofMeasuringSemanticSimilaritybetweenWords[J].2007.
3)Landauer,T.K.,&Dumais,S.T(1997).AsolutiontoPlato'sproblem:Thelatentsemanticanalysistheoryofacquisition,induction,andrepresentationofknowledge.PsychologicalReview.
4)LiX,WangY,ZhangH,etal.AChineseSemanticSimilarityComputingMethodBasedonDependencyTrees[J].2014.
5)HuH,QianL.Studyontextsimilaritybasedonsemanticanalysis[J].2010.