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La mayoría de los métodos tradicionales se ocupan de la coincidencia de texto a nivel de palabra, lo cual sigue siendo incierto ya que se ignoran las características semánticas del texto. Esto también conduce a problemas de baja recuperación y alta utilización de espacio en la coincidencia de texto, mientras que la exhaustividad de los resultados de coincidencia es pobre. Por lo tanto, el método resultante no puede procesar texto largo y texto corto simultáneamente. El estudio actual propone un algoritmo de coincidencia de texto para la base de conocimiento del lenguaje de la Península de Corea basado en el agrupamiento de densidad. Utilizando el modelo de representación de documentos semánticos profundos de múltiples vistas, se captura el vector semántico del texto a coincidir para la dependencia semántica que se utiliza para extraer las características semánticas del texto. Según los resultados de la extracción de características, la similitud de texto se calcula mediante el método de coincidencia de subárboles, y se diseña un modelo de clasificación semántica basado en SWEM y red pseudo-twin para la clasificación semántica de texto. Finalmente, la coincidencia de texto de la base de conocimiento del lenguaje de la Península de Corea se lleva a cabo aplicando el algoritmo de agrupamiento de densidad. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene una alta tasa de recuperación de coincidencias con bajos requisitos de espacio y puede coincidir efectivamente con textos largos y cortos simultáneamente.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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