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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Tibetan Sentence Similarity Evaluation Based on Vectorized Representation Techniques

verfasst von : Zhou Maoxian, Cizhen Jiacuo, Cai Rangjia

Erschienen in: Chinese Lexical Semantics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Sentence similarity evaluation is an essential subject among the researching fields of Natural Language Processing (NLP), however, Tibetan related research on this subject is fairly inactive and has rarely drawn attention. In this work, we proposed an approach by leveraging vectorized representation techniques to tackle this problem by implementing two methods, namely, Euclidean distance evaluation and Jaccard similarity evaluation. Experiments indicated the performance of presented methods is satisfactory.

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Literatur
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Zurück zum Zitat Li, B., Liu, T., Qin, B., Li, S.: Chinese sentence similarity calculation based on semantic dependence. Comput. Appl. Res. 20(12), 15–17 (2003). (in Chinese) Li, B., Liu, T., Qin, B., Li, S.: Chinese sentence similarity calculation based on semantic dependence. Comput. Appl. Res. 20(12), 15–17 (2003). (in Chinese)
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Metadaten
Titel
Tibetan Sentence Similarity Evaluation Based on Vectorized Representation Techniques
verfasst von
Zhou Maoxian
Cizhen Jiacuo
Cai Rangjia
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-38189-9_48