著名な類似性は、関連した2つのテキストの部分が意味にあるかを測ります。これらの方法は、情報検索、テキストの分類、および質問などのタスクのための自然言語処理(NLP)で不可欠です。異なるアプローチは、その利点と制限を持つ、この類似性を定量化するために存在します。

皮膜の類似性を測定するための一般的な方法

単純なlexicalメソッドから複雑なニューラルネットワークモデルまで、セマンティックな類似性を評価するために、いくつかの技術が使用されます。メソッドの選択は、特定のアプリケーションと利用可能なリソースに依存します。

ベクトル スペース モデル

ベクトル空間モデルは、単語や文を、高次元空間のベクトルとして表します。 類似性は、コサイン類似性などの措置を使用して計算されます。 人気のモデルは、TF-IDF、Word2Vec、およびGloVeを含みます。

類似性を計算する

相性類似性を計算するには、次の手順は通常、次の手順を実行します。

  • 選択したモデルを使用して、テキストをベクトル表現に変換します。
  • 同等性同等性などのメトリックを用いて類似点を計算します。
  • スコアを解釈し、1 に近い値がより高い類似性を示す。

例えば、コサインの類似性は次のように計算されます。

[ 化粧品類似性 = (A・B) / (|A||||||B|||)[[]

相性類似性の適用

相性類似性は、次のような様々なNLPアプリケーションで使用されます。

  • ドキュメントクラスタリング
  • 重複検出
  • センティメント分析
  • チャットボットとバーチャルアシスタント