شباهت های Semantic اندازه گیری می کند که چگونه نزدیک به دو قطعه متن به معنی است.این روش ها در پردازش زبان طبیعی (NLP) برای وظایف مانند بازیابی اطلاعات، طبقه بندی متن و پاسخ سوال وجود دارد.

روش های رایج برای اندازه گیری شباهت های Semantic

چندین تکنیک برای ارزیابی شباهت معنایی، اعم از روش های ساده lexical گرفته تا مدل های شبکه عصبی پیچیده استفاده می شود.انتخاب روش بستگی به کاربرد خاص و منابع موجود دارد.

مدل های فضایی Vector Space Models

مدل های فضایی Vector کلمات یا جمله ها را به عنوان بردار در یک فضای بالا نشان می دهند.این شباهت با استفاده از اقداماتی مانند شباهت های cosine محاسبه می شود. مدل های محبوب شامل TF-IDF، Word2Vec و GloVe هستند.

ویژگی های Calculation

برای محاسبه شباهت معنایی، مراحل زیر معمولاً دنبال می شوند:

  • تبدیل متن به نمایندگی های بردار با استفاده از مدل های انتخاب شده
  • نمره شباهت را با استفاده از یک متریک مانند شباهت cosine محاسبه کنید.
  • امتیاز را پیش بینی کنید، جایی که ارزش ها به 1 نزدیک تر می شوند، شباهت بیشتری نشان می دهند.

به عنوان مثال، شباهت های cosine به عنوان:

[[ویرایش] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

کاربرد های مشابه Semantic

مشابه سازی Semantic در برنامه های مختلف NLP استفاده می شود، از جمله:

  • مستند خوشه ای
  • تشخیص تکراری
  • تحلیل Sentiment Analysis
  • چت بات ها و دستیار های مجازی