一些学者就特征项之间的依赖关系、消除分量间的相关性提出了一些新的思想，如语义向量空间模型（semantic vector space model）［61，潜在语义索引（Latentsemantic indexing）”】I”，目前已经有许多改进项权重计算的方法，但是效果并不明显，原因在于语义...
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...space model 量空间模型 ; 语义矢量空间模式 ; 通过语义向量空间模型 ; 语义向量空间模型 Shallow-Semantic Vector Space Model 浅 ; 浅层语义向量空间模型 ..
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Computing the semantic similarity of sentences by the method of cosine, eigenvalue come from the skeleton semantic clip, and the semantics of sentence expressed the vector space model.
用骨架语片做特征项，用空间向量模型表示文本语义，用语片的出现频度做语片权重，用余弦法计算文本间语义相似度。
Therefore, by some analysis, the combination of classification based on vector space model and which based on semantic is one of the best solutions to this problem.
本文通过认真分析，认为在基于向量空间模型的分类方法中可以适当地借鉴基于语义的分类方法中的权重设置方法。
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