在实际应用中,语义相似度计算可以帮助机器理解语言,从而实现诸如信息检索、问答系统、机器翻译等任务。现在我们将介绍几种常用的语义相似度计算方法: 1.基于词向量的方法:词向量是将词语映射到一个高维实数向量空间的表示方法。在这种方法中,可以使用预训练的词向量模型(如Word2Vec、GloVe、FastText等)将词语表示为向量...
语义相似度的应用方向(Application) 文本匹配&文本分类:用于区分两个文本之间是否相似,给出相似度可以通过设置阈值直接分类。 语义召回:通过对离线候选库内的所有文本计算一次向量,可以借助ANN等快速向量召回算法来检索出TOPk个候选集合,常用于搜索推荐等场景,可以快速从海量的样本集合中找到最相关的。 聊天机器人:可以推...
DSSM [1](Deep Structured Semantic Models)的原理很简单,通过搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的点击曝光日志,用 DNN 把 Query 和 Title 表达为低纬语义向量,并通过 cosine 距离来计算两个语义向量的距离,最终训练出语义相似度模型。该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度,又可以获得某句子的低纬语义向量表...
很多相似性计算方法都是基于向量空间模型的。 三、语义相似度计算方法 1. 余弦相似度(Cosine) 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。 两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出: 余弦相似性θ由点积和向量长度给出,如下所示(例如,向量A和向量B): 这里的 分别代表向量A和B...
基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配 本项目基于此项目修改而来:『NLP打卡营』实践课2:文本语义相似度计算,看看文本匹配怎么做 本人修改的地方 改一行代码,就可以用自己的数据文件进行训练、保存模型、预测数据。 原项目的说明 6.7NLP直播打卡课即将开播,欢迎大家关注课程,有任何问题来评论区或QQ群(群号:973379845...
语义泛化强 利用词向量技术解决关键词匹配失败的问题,可以有效得到同义词、近义词之间的相似度,泛化能力好 技术应用新 基于深度神经网络,对从单次语义到短文本语义的组合过程进行建模,模型更强大,表达效果更好 算法效果好 基于海量数据训练的模型,为相似度计算提供指导信息,模型效果优于已公开的主流算法 语义...
自然语言处理 Paddle NLP - 文本语义相似度计算(ERNIE-Gram),基于预训练模型ERNIE-Gram实现语义匹配##1.背景介
1.语义相似定义 两个任意的词语如果在不同的上下文中可以相互替换且不改变文本的语义的可能性越大,那么两者之间的相似度就越高,否则相似度就越低。2 2.语义距离 定义:数值在0到正无穷,0表示相似度为1,正无穷表示相似度为0。 检测方法: 1.基于世界知识。根据世界知识方法一般是利用一部同义词词典来计算词语语义...
基于三元语素搭配的动词语义相似度计算邵田荀恩东王贵荣王诚文饶高琦夏博北京语言大学shaotian2017@163.com摘 要:当前中文词汇语义相似度计算存在的问题大致有两个:一是没有针对某个词类来计算语义相似度的相关研究成果;二是词语之间的搭配关系没有得到充分利用。针...
bert中的句子对任务其实就是一种交互式语义相似度计算模型,句子对任务需要拼接query和doc后一起编码,实际的应用中非常耗时,但仅仅使用bert来分别表示query和doc,然后通过点积或余弦相似度计算query和doc的分数的方法精度又不够,本文带来的几篇论文就是结果表征式的效率和交互式的精度来处理语义相似度计算的问题,可以看...