Como calcular palavras embebidas pontuações de similaridade no processamento de linguagem natural

As pontuações de similaridade de incorporação de palavras são usadas no processamento de linguagem natural para medir como duas palavras ou frases são semelhantes com base em suas representações vetoriais. Essas pontuações ajudam em tarefas como análise semântica, recuperação de informações e tradução automática.

Entender as Embebidas de Palavras

As incorporações de palavras são representações vetoriais densas de palavras geradas por algoritmos como Word2Vec, GloVe ou FastText. Cada palavra é mapeada para um espaço de alta dimensão onde palavras semelhantes são posicionadas mais próximas.

Calculando escores de similaridade

O método mais comum para calcular a similaridade entre duas palavras incorporadas é usar a semelhança cossena. Isto mede o cosseno do ângulo entre dois vetores, indicando o quão semelhantes são as suas direções.

Passos para calcular a similaridade cossena

• Obter as representações vetoriais das palavras.
• Calcular o produto do ponto dos dois vetores.
• Calcular a magnitude (comprimento) de cada vetor.
• Divida o produto do ponto pelo produto das magnitudes.

A fórmula para a similaridade cossena é:

Semelhança de Cosinas = (A · B) / ( .A .* .B.)

Interpretando os Pontuações

Os escores de similaridade cosina variam de -1 a 1. Um escore próximo de 1 indica alta similaridade, 0 indica não semelhança e -1 indica significados opostos.