汉语语句相似度计算是在分析汉语语句相关特征之后,根据语句特征设定语句相似度的计算标准,结合这些标准来计算出一个具体数值。汉语语句相似度计算作为一项非常重要的实用技术,长期以来作为研究人员关注的热点和难点,并被广泛应用于自然语言处理的众多领域。文中详细介绍了汉语语句相似度计算的方法以及存在的困难,通过对关系向量模型的语句相似度计算方法进行解析,根据汉语语句的关键词、句长、词序等特征,提出了一种基于多特征融合的汉语语句相似度计算方法。该方法以关系向量模型为基础,通过深入研究汉语语句的特征,利用前后相邻词的共同出现对权重值向量进行加权处理,以调整不同特征词的权重。方法以关键词词形的相似度为重点,适当的考虑了语句的局部结构和同义词的情况。在综合分析表层特征和语句结构的基础上,本文对语句的相似度计算问题进行深入探索和创新,着重进行了以下几个方面的研究：1)分析汉语语句,找出其中与语句相似度有关的特征。这些特征对语句相似度影响程度不同,因此通过实验选取其中对语句相似度影响较大的特征(关键词、句长、词序等)用于相似度计算。2)提高了关键词和语句长度对关系向量模型影响的有效性,并加入了词序、非关键词等影响因素,使相似度计算的正确率得到提高。通过实验验证了提出方法在计算新闻标题相似度时的准确率较高。提出的相似度计算方法不仅在处理长度差较大的两个语句相似度时优于关系向量模型,而且发现在带标点符号以及不去停用词的情况下,语句相似度计算的准确率依然较高。