شباهت های Semantic اندازه گیری می کند که چگونه نزدیک به دو قطعه متن بر اساس معنی خود است، این روش ها در کارهای پردازش زبان طبیعی مانند بازیابی اطلاعات، طبقه بندی متن و توسعه چت بات تکنیک های مختلف برای تعیین این شباهت وجود دارد، هر کدام با مزایای و محدودیت های آن.

روش های رایج برای اندازه گیری شباهت های Semantic

چندین رویکرد برای ارزیابی شباهت معنایی، از جمله مدل های مبتنی بر بردار، روش های مبتنی بر الهیات و تکنیک های هیبریدی استفاده می شود. مدل های بردار تبدیل متن به نمایندگی های عددی، در حالی که روش های مبتنی بر الهیات از پایگاه های دانش ساختاری برای ارزیابی ارتباط استفاده می کنند.

اندازه گیری های مشابه بردار-based Measures

روش های مبتنی بر بردار، متون را به عنوان بردار در یک فضای بالا بعدی نشان می دهند.

  • [[۱] [۱۰] شباهت های مشابه با کانکسین[۱۰]: اندازه گیری از زاویه بین دو بردار، که نشان دهنده شباهت جهت گیری آنها است.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]] [۱۰]] [۱] [۱]]: فاصله مستقیم بین بردارها را محاسبه کنید؛ مسافت های کوچکتر به معنای شباهت بیشتر است.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]]: مقایسه همپوشانی بین مجموعه کلمات و یا ویژگی های.

ویژگی های Calculation Semantic

محاسبات معمولا شامل تبدیل متن به نمایندگی های بردار با استفاده از تکنیک هایی مانند TF-IDF، جاسازی کلمه، یا جاسازی جمله است.هنگامی که بردار به دست می آید، نمرات مشابه با استفاده از متریک انتخاب شده محاسبه می شوند.

به عنوان مثال، شباهت های cosine به عنوان:

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

کاربرد های مشابه Semantic

اندازه گیری شباهت معنایی در برنامه های مختلف، از جمله خوشه بندی سند، تشخیص تکراری و سیستم های توصیه استفاده می شود. اقدامات دقیق مشابه ارتباط و کیفیت این سیستم ها را بهبود می بخشد.