它指的是通过比较不同词语之间的语义距离,来判断它们之间的相似程度。一般来说,相似度计算可以分为两种方法:基于知识库的方法和基于词向量的方法。 基于知识库的方法是利用词语之间的上下位关系、关联关系和语义关系来衡量它们之间的相似度。其中,最经典的方法是基于词汇语义网络的词路径模型。这种方法利用词汇的组织...
然后计算两个Sentence Embedding的差值、点乘得到交互向量，计算两者之间的相似度。
一、词向量表示 为了计算词语之间的相似度,首先需要将词语表示为向量。在Gensim中,使用Word2Vec等算法将词语映射到一个连续的向量空间中。这些向量被称为“词向量”,其维度通常在数十到数百之间。 二、余弦相似度公式 在连续向量空间中,可以使用余弦相似度公式来衡量两个向量之间的相似度。余弦相似度公式如下: simi...
这里选择word2vec-google-news-300,该词典是基于谷歌新闻训练的词向量,每个词向量包括300个维度。 2.词向量的使用 词典下载好后,我们使用该词典计算词语的相似度,对词语进行类比推理,并对词向量进行可视化。 首先导入KeyedVectors,使用load_word2vec_format函数,读取已经下载好的Google-news词向量字典。 该接口会返回...
hanlp计算词之间的相似度 python 字符串 相似度 由于最近的项目需要,有幸接触到了这方面的算法问题,字符串相似度,顾名思义,就是指两个字符串的相似程度。这一类的算法有很多,主要有编辑距离算法(Levenshtein Distance)、最长公共子串算法(CLS)、还有google的余弦算法。最终根据项目需求决定使用编辑距离算法(...
一、词语相似度 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用,例如信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算是基于《同义词词林》的。 二、同义词林介绍 《同义词词林》是梅家驹等人于1983年编纂而成,这本词典中不仅包括...
基本原理是,将词语映射到多维空间中,然后计算每个词语之间的相似度。gensim的LSA算法,采用TF-IDF模型,将文档中出现的单词映射到潜在的多维空间中。 TF-IDF模型是一种用来评价某一语料库中某一文档对该语料库中其他文档的重要程度的指标。它由两部分组成: 1、Term Frequency(TF):即词频,是指某一个词在文档中出现...
一、词语相似度 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用,例如信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算是基于《同义词词林》的。 二、同义词林介绍 《同义词词林》是梅家驹等人于1983年编纂而成,这本词典中不仅包括...
方法: 调用python的工具包nltk, 其中包含了wordnet词典。基于词汇的层次结构计算相似度。其中词汇相似度采用词汇所有语义相似度的最大值。 2.1.1 基于路径的方法 基于上位词层次结构中相互连接的概念之间的最短路径的打分。同义词集与自身比较将返回最大值。
词向量相似度计算公式可以使用余弦相似度来衡量。余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角的余弦值来表示它们的相似程度。具体计算公式如下: similarity = (A·B) / (||A|| ||B||) 其中,A和B分别是两个词的词向量,·表示向量的点积运算,||A||表示向量A的模或长度。 除了余弦相似度,还有其他一些常用的词...