Semantic 유사성 측정 방법 밀접한 관련 두 가지 텍스트의 조각은 의미에 있습니다. 이 방법은 정보 검색, 텍스트 분류 및 질문에 대한 답변과 같은 작업에 대한 자연 언어 처리 (NLP)에 필수적입니다. 다른 접근법은 이러한 유사성을 할당하는 데 존재, 각각의 장점과 제한.

Semantic 유사성을 측정하는 일반적인 방법

몇몇 기술은 복잡한 신경 네트워크 모형에 간단한 lexical 방법에서 배열하는 semantic 유사성을 평가하기 위하여 이용됩니다. 방법의 선택은 특정한 신청 및 유효한 자원에 달려 있습니다.

벡터 공간 모델

벡터 공간 모델은 단어 또는 문장을 높은 차원 공간에서 벡터로 나타냅니다. 유사성은 다음과 같은 측정을 사용하여 계산됩니다. 인기 모델은 TF-IDF, Word2Vec 및 GloVe를 포함합니다.

캘리포니아

semantic 유사성을 컴파일하려면 다음 단계는 일반적으로 다음과 같습니다.

  • 선택된 모델로 텍스트를 벡터 표현합니다.
  • cosine 유사성과 같은 미터를 사용하여 유사점 점수를 계산합니다.
  • 1에 가까운 값이 더 높은 유사성을 나타냅니다.

예를 들어, cosine similarity는 다음과 같이 계산됩니다.

코시 유사성 = (A · B) / (||A||||||B||||]

Semantic 유사성 적용

Semantic 유사성은 다양한 NLP 응용 분야에서 사용됩니다.

  • 문서 클러스터링
  • 중복 검출
  • 연구 및 개발
  • Chatbots 및 가상 조수