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अर्थ में शब्द के दो टुकड़े कितने बारीकी से संबंधित हैं। ये विधियां प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में आवश्यक हैं जैसे कि सूचना पुनर्प्राप्ति, पाठ वर्गीकरण और प्रश्न जवाब देने के लिए। विभिन्न दृष्टिकोण इस समानता को निर्धारित करने के लिए मौजूद हैं, प्रत्येक इसके फायदे और सीमाओं के साथ।
सेमांटिक समानता को मापने के लिए सामान्य तरीके
कई तकनीकों का उपयोग से अर्थिक समानता का मूल्यांकन किया जाता है, जिसमें सरल lexical तरीकों से लेकर जटिल तंत्रिका नेटवर्क मॉडल तक होता है। विधि का विकल्प विशिष्ट अनुप्रयोग और उपलब्ध संसाधनों पर निर्भर करता है।
वेक्टर स्पेस मॉडल
वेक्टर अंतरिक्ष मॉडल शब्दों या वाक्यों को उच्च-आयामी अंतरिक्ष में वेक्टर के रूप में दर्शाता है। समानता को तब कॉसिन समानता जैसे उपायों का उपयोग करके गणना की जाती है। लोकप्रिय मॉडलों में TF-IDF, Word2Vec और GloVe शामिल हैं।
समानता की गणना
जब भी आप किसी भी तरह के होते हैं तो निम्नलिखित चरणों का पालन किया जाता है:
- चयनित मॉडल का उपयोग करके वेक्टर प्रतिनिधित्व में पाठ को परिवर्तित करें।
- समानता स्कोर की गणना एक मीट्रिक का उपयोग करके जैसे कि कॉसिन समानता।
- स्कोर को व्याख्या करें, जहां 1 के करीब मान उच्च समानता को इंगित करते हैं।
उदाहरण के लिए, कोसिन समानता की गणना निम्नानुसार की जाती है:
कोसिन समानता = (A · B) / ( |A | * |B |B |)
सेमनेटिक समानता के अनुप्रयोग
सेमनेटिक समानता विभिन्न एनएलपी अनुप्रयोगों में प्रयोग की जाती है, जिसमें शामिल हैं:
- दस्तावेज़ क्लस्टरिंग
- डुप्लिकेट का पता लगाना
- सेन्टिमेंट विश्लेषण
- चैटबॉट्स और आभासी सहायक