Semanttinen samankaltaisuus mittaa, kuinka läheisesti toisiinsa liittyvät kaksi tekstiä perustuvat niiden merkitykseen. Nämä menetelmät ovat olennaisia luonnollisen kielen käsittelytehtävät, kuten tiedonhaku, tekstin luokittelu ja chatbot kehitys. Eri tekniikoita on olemassa tämän samankaltaisuuden kvantifioimiseksi, kummankin etuja ja rajoituksia.

Semanttisen samankaltaisuuden yhteiset mittausmenetelmät

Useita lähestymistapoja käytetään arvioitaessa semanttista samankaltaisuutta, kuten vektoripohjaisia malleja, ontologiaan perustuvia menetelmiä ja hybriditekniikoita. Vektorimallit muuntavat tekstin numeerisiksi kuvauksiksi, kun taas ontologiaan perustuvat menetelmät käyttävät jäsenneltyjä tietoperustaa toisiinsa liittyvien ominaisuuksien arvioimiseksi.

Vektoripohjaiset samankaltaisuustoimenpiteet

Vektoripohjaiset menetelmät edustavat tekstejä vektoreina korkea-ulotteisessa tilassa. Yhteisiä tekniikoita ovat:

  • Kosine Samankaltaisuus[: Mitataan kahden vektorin välisen kulman kosine osoittamalla niiden suuntainen samankaltaisuus.
  • Euklidinen etäisyys: Laskee vektorien välisen suoran etäisyyden; pienemmät etäisyydet merkitsevät suurempaa samankaltaisuutta.
  • Jaccard Samankaltaisuus[: Vertaa sanojen tai ominaisuuksien päällekkäisyyttä.

Lasketaan semanttista samankaltaisuutta

Laskelmissa tyypillisesti muuntaa tekstiä vektori edustustot käyttäen tekniikoita, kuten TF-IDF, sana upotus, tai lause upotus. Kun vektorit on saatu, samankaltaisuus pisteytykset lasketaan käyttämällä valittua metristä.

Esimerkiksi kosiinin samankaltaisuus lasketaan seuraavasti:

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

Sovellukset Semanttinen Samankaltaisuus

Semanttista samankaltaisuutta mitataan eri sovelluksissa, kuten asiakirjojen ryhmittelyssä, kaksoishavaintojärjestelmissä ja suositusjärjestelmissä.