我的一个 friend 有一个想法，就是制作一个一个一个显示单词的速读程序(很像目前现有的速读程序)。但是，该程序会过滤掉对意思不是完全必要的词(如果你想略读一些东西)。
我已经开始实现这个程序，但我不太确定去除“不重要”单词的算法应该是什么。
我的想法是解析句子(我目前正在使用 Stanford Parser)并根据该词对句子对每个词的含义的重要性以某种方式分配权重，然后开始删除权重最低的词。我将继续这样做，检查原始树和新树的“不同”程度。我将继续删除权重最低的词，直到两棵树差异太大(我将通过每个用户都经历一次的“校准”过程来确定一些常数)。最后，我将检查缩短的句子中的每个词，并尝试用该词的更简单或更短的同义词替换它(同时仍然试图保留值(value))。
此外，“the”、“a”和“of”等非常常见的词也会有特殊情况。
例如:
“比利对简说，‘你想出去吗？’”
会变成:
“比利告诉简‘想出去吗？’”
这基本上保留了句子的所有含义，但大大缩短了它。
这对算法来说是个好主意吗？如果是的话，我将如何分配权重，我应该使用哪种树比较算法，以及在合适的地方插入同义词(即应该在我之前完成)尝试删除任何单词)？
最佳答案
您可以使用本文描述的方法来计算两个句子的相似度:Corpus-based and Knowledge-based Measures of Text Semantic Similarity
可以删除单词，直到与原句的相似度明显下降(这本身就是一个有趣的问题)。
您还可以在此处查看相似度算法的简化版本:Wordnet Sentence Similarity
关于python - 一种确定两个句子相似程度的算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40788494/