文本相似度

发布网友发布时间：2024-09-17 05:09

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热心网友时间：2024-09-24 23:10

文本相似度在文本处理任务中扮演着关键角色，它衡量了词与词、句子与句子之间的相似程度。词汇和语义是衡量文本相似性的两大维度。基于字符串的相似度方法，如编辑距离，通过字符匹配和换位分析，如Jaro距离和Jaro-Winkler距离，强调局部相似性，而Needleman-Wunsch和Smith-Waterman则适用于全局比对。N-Gram方法则通过统计词段出现频率来评估模糊匹配。

语料库依赖的相似度通过分词和文档向量化，如NGD（归一化谷歌距离），利用搜索引擎的命中频率来反映词义的相似性。WordNet等知识图谱则基于概念关联，如WordNet中的同义词集合，衡量基于知识的相似性。混合方法结合了多种度量，如语料库和知识的综合，例如将句子的语义关联与同义词评分结合，通过机器学习模型提升整体相似度评估的准确性。