摘要
相似性是一种依赖于具体语境的比较性主观度量，其具体数值会因应用领域而异。在自然语言处理（NLP）的诸多应用场景中，如文档分类、模式识别、聊天机器人问答系统、情感分析等，准确计算句子对之间的相似度已成为一项关键的研究课题。现有相似度评估模型存在若干局限：难以有效基于上下文进行相似性计算，受中心化理论（centering theory）影响导致局部化偏差，以及缺乏对非语义文本特征的比较能力。针对上述问题，本文提出一种基于多相似度度量的多层语义相似性网络模型。该模型融合网络科学的基本原理、邻近加权关系边机制，以及一种新提出的节点相似性计算扩展公式，综合生成整体句子相似度得分。实验结果表明，所提出的多层网络模型在与现有先进模型的对比测试中，表现出更优的性能，显著提升了句子相似度评估的准确性。