Semanttisella samankaltaisuudella mitataan, kuinka läheisesti toisiinsa liittyvät kaksi tekstiä ovat tarkoitettavia. Nämä menetelmät ovat olennaisia luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) esimerkiksi tiedonhaussa, tekstin luokittelussa ja kysymysten vastaamisessa.

Semanttisen samankaltaisuuden yhteiset mittausmenetelmät

Semanttisen samankaltaisuuden arvioinnissa käytetään useita tekniikoita, jotka vaihtelevat yksinkertaisista lexical-menetelmistä monimutkaisiin neuroverkkomalleihin. Menetelmän valinta riippuu tietystä sovelluksesta ja käytettävissä olevista resursseista.

Vektoriavaruuden mallit

Vektoriavaruuden mallit edustavat sanoja tai lauseita vektoreina korkea-ulotteisessa tilassa. Samankaltaisuus lasketaan käyttämällä kosinisen samankaltaisuuden kaltaisia mittareita. Suosittuja malleja ovat TF-IDF, Word2Vec ja GloVe.

Samankaltaisuuden laskeminen

Semanttisen samankaltaisuuden laskemiseksi noudatetaan tyypillisesti seuraavia vaiheita:

  • Muunna teksti vektoriedustukseksi valituilla malleilla.
  • Laske samankaltaisuus pisteet käyttäen metri kuten kosine samankaltaisuus.
  • Tulkitkaa pisteet, joissa arvot lähempänä 1 osoittavat suurempaa samankaltaisuutta.

Esimerkiksi kosiinin samankaltaisuus lasketaan seuraavasti:

Kosine Yhtäläisyys = (A · B) / (...A. * ....................................................................................................................................................................................................................................

Sovellukset Semanttinen Samankaltaisuus

Semanttista samankaltaisuutta käytetään erilaisissa NLP-sovelluksissa, kuten:

  • Asiakirjaklusterit
  • Kaksinkertaista tunnistus
  • Tunteiden analysointi
  • Chatbotit ja virtuaaliapulaiset