自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域中的一个交叉学科，它研究计算机与人类（自然）语言之间的相互作用。自然语言处理的核心目标之一是让计算机能够理解人类的自然语言，并根据这种理解执行各种任务，如机器翻译、语音识别、情感分析等。
在自然语言处理领域，文本匹配算法是一个重要的研究方向。它主要研究如何测量两个自然语言字符串之间的相似度。衡量句子相似度是一个关键任务，在信息检索、问答系统、自动摘要、机器翻译评估等多个领域有着广泛的应用。句子相似度的测量方法可以分为三大研究方向：词法相似度、句法相似度和语义相似度。
词法相似度主要考虑不同方式的词重叠，通常结合停用词功能。句法相似度研究基于句子的结构。而语义相似度则尝试基于词义计算相似度。理论上，这三大类别可以结合使用，以实现一个全面、高精度的句子相似度测量系统。
本文介绍的毕业设计项目基于语义文本相似性（Semantic Textual Similarity，STS）共享任务，旨在通过两个句子之间的语义等价度来检验。该系统需要检查两个句子之间的语义等价度。STS任务的目标是创建一个用于评估语义文本相似性模块的统一框架，并分析它们对自然语言处理应用的影响。特别鼓励来自词法语义、摘要、机器翻译评估指标和文本蕴含社区的解决方案。
在构建一个更好的机器翻译评估系统的过程中，本文作者基于2012年排名第一的TakeLab方法，以及通过STS提供的机器翻译和评估文本集SMTeuroparl，整合了Asiya矩阵以获得全面的评估数据集。这些数据集提供从词汇、句法和语义评估矩阵的结果。
文献综述部分需要理解并增强TakeLab模型，以满足任务需求。为了满足任务要求，文章将整合新的评估矩阵。自然语言处理领域的文献中有许多有用的信息，可以用来构建系统。本文将介绍构建系统时所参考的文献中提供的有用信息，然后说明如何将这些工具或方法整合到模型中以形成整个系统，接着讨论从不同扩展模型中获得的结果，并最终给出所有已完成工作的结论。
研究方案设计与方法方面，本毕业设计应涉及如何利用现有的自然语言处理库和工具，例如NLTK（自然语言处理工具包）、spaCy等，来实现算法的构建与优化。在研究过程中可能需要考虑对现有库进行定制化扩展，或者结合机器学习框架，如TensorFlow或PyTorch，以提高模型的性能。研究方法可能包括数据收集、预处理、特征提取、模型训练、参数调优、交叉验证和结果分析。
研究方案还应考虑如何评估所提出模型的有效性，这可能涉及对一系列标准测试数据集的实验，例如STS基准测试数据集。通过对比不同模型在同一数据集上的性能，可以评估所提算法的改进程度。同时，对于自然语言处理类的毕业设计，往往还需要注重算法的创新性和实际应用价值。
研究成果及分析部分应详细展示所构建模型的实验结果，并对其进行深入分析。这可能包括对比实验中不同模型的精确度、召回率、F1分数等指标，以及对模型性能波动的可能原因进行探讨。此外，针对特定应用场景，如机器翻译评估，还应讨论模型在该场景下的实际效果和潜在的应用前景。
在标签方面，提到的Turnitin和Pearson分别涉及学术论文的原创性检查工具和教育评估服务。这表明毕业设计可能需要使用Turnitin等工具进行自我检查，以确保论文内容的原创性，并可能需要参考Pearson等出版机构发布的教育评估相关资料。标签中还提到“自然语言处理”和“机器翻译”，这些是本文研究的核心主题。
