基于WMD距离的文本相似度算法研究
《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》
《基于语义理解的文本相似度计算研究与实现》一、引言随着互联网的快速发展，海量的文本信息充斥着我们的日常生活。
如何有效地处理这些文本信息，特别是在大量的文本数据中寻找出具有相似语义的内容，已成为自然语言处理领域的研究热点。
本文着重探讨基于语义理解的文本相似度计算方法，并对其实施效果进行详细分析。
二、文本相似度计算的重要性文本相似度计算是自然语言处理领域的一项重要任务，它可以帮助我们快速地从海量的文本数据中筛选出有价值的、与用户需求相关的信息。
在搜索引擎、智能问答系统、信息推荐系统等领域，文本相似度计算都有着广泛的应用。
三、传统文本相似度计算方法的局限性传统的文本相似度计算方法主要基于关键词的匹配、字符串的相似度计算等方法。
然而，这些方法往往忽略了文本的语义信息，导致在处理具有复杂语义的文本时，计算结果往往不尽人意。
因此，基于语义理解的文本相似度计算方法成为了研究的重点。
四、基于语义理解的文本相似度计算方法基于语义理解的文本相似度计算方法主要依赖于自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、语义理解等。
具体实现步骤如下：1. 词法分析：对文本进行分词、词性标注等处理，提取出文本中的关键词。
2. 句法分析：通过句法分析技术，理解文本的语法结构，提取出文本中的主谓宾等句子成分。
3. 语义理解：利用语义理解技术，对文本进行深层次的理解，提取出文本的语义信息。
4. 计算相似度：根据提取出的关键词、句子成分和语义信息，计算两段文本的相似度。
五、实现方法与实验结果本文采用了一种基于深度学习的语义理解模型——BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来实现文本相似度计算。
BERT模型能够理解文本的上下文信息，提取出更加准确的语义信息。
我们利用BERT模型对文本进行预训练，然后利用预训练模型进行文本相似度计算。
实验结果表明，基于BERT模型的文本相似度计算方法在处理具有复杂语义的文本时，具有较高的准确性和可靠性。
结合汉明距离及语义的文本相似度量方法研究
结合汉明距离及语义的文本相似度量方法研究胡维华;鲍乾;李柯【摘要】利用VSM模型的TF-IDF算法对文本进行相似度量是文本信息处理领域的常用做法,但是该方法涉及到高维稀疏矩阵的处理,计算效率不高,不利于处理大规模文本,同时该方法忽略词项语义信息对文本的影响.另有一种基于语义的相似度算法可克服前一种方法的语义缺点,但需要知识库的支持,其建立过程的繁杂使此类算法理论多过实践.为此提出一种新的文本相似度计算方法,方法综合TF-IDF算法以及HOWNET的语义信息,并利用汉明距离计算文本相似度,避开对高维稀疏矩阵的直接处理.实验结果表明,与常用方法相比较,处理速度更快、性能更好,适用于大规模文本处理.【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】6页(P36-41)【关键词】文本相似度;向量空间模型;词频—逆文本频率;语义;汉明距离【作者】胡维华;鲍乾;李柯【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP391.1文本相似度计算作为文本信息处理的关键性技术，其准确率直接影响文本信息处理的结果.文本相似度表征文本间的匹配程度，相似度大小与文本相似程度成正比.目前，文本的相似度量方法主要分为基于统计学和基于语义分析两类[1].基于统计学的方法，典型的是向量空间模型(Vector Space Model, VSM)，其优点是：以向量表示文本，简化文本中关键词之间的复杂关系，使模型具备可计算性[2].其缺点是：文本表示模型维度高而稀疏以至于难以直接处理，同时忽略了词与词之间的语义关系，并需要大规模语料库支持.基于语义分析的方法，一定程度上与VSM互补，准确率较高，但建立知识库的过程太过繁杂，因此现有的相关研究一般采用收录词比较完备的词典代替知识库.中文文本相似性研究一般利用HOWNET[3]，如文献[4]的词汇语义相似性研究，文献[5]的语句相关度研究，文献[6]的文本语义相似性研究等；英文文本相似性研究最常用的是WORDNET[7]，如文献[8]的词语消歧研究.本文根据基于统计学和基于语义分析两类方法的优缺点，提出一种新的改进算法(HSim)，实验结果表明，与传统空间向量模型方法如TF-IDF相比，新方法得到的结果更符合语义判断，运算速度有大幅度的提高.1.1 VSM模型VSM是统计学方法中最为经典的一种文本相似度量方法，其向量特性简化了文本中关键词之间的复杂关系，可计算性高，因此是目前信息检索领域中广泛采用的模型之一.其核心思想是用向量来表示文本，一般用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)来进行文本—向量之间的转换.在VSM中，将文本看成是相互独立的词条组(T1,T2,T3,…,Tn)，也即向量构成，于是文本间的相似度可以看成是向量之间的相互关系.文本相似度计算的核心是比较两个给定的文本之间的差异，通常用[0,1]之间的1个数值来度量.在该模型中可用余弦距离计算方法来计算两个向量之间的相互关系.即：式中，Dx=(Tx,1,Tx,2,…,Tx,n)，Dy=(Ty,1,Ty,2,…,Ty,n).VSim(Dx,Dy)越接近数值1，说明两个给定的文本相似度越高.在用TF-IDF计算时会涉及到两个概念：TF(词频)和IDF(逆文本频率).根据这两个概念形成TF-IDF算法思想：fi,j表示词Ti在文档Dj中出现的频率，lg(N/ni)表示文本中所有文档数N与含有词Ti的文档数ni的比值.根据这两个参数得到词Ti的权重信息，称之为Ti的TF-IDF权重，表示为：TF-IDF是根据向量空间模型设计的，因此可以有效区分高频词和低区分力词.将TF-IDF权重值代入D(T1,T2,T3,…,Tn),根据式(1)可得出VSim(Dx,Dy)值从而判断Dx与Dy相似度.1.2 语义相似度VSM计算模型是基于统计的，其文档间的不相关性造成了文档的语义语境脱离，特别是中文文档，单纯考虑词频等统计信息，给中文文档的相似度计算带来了极大偏差.语义相似度计算的基本思想是在单纯的代数统计基础上，结合上下文语义语境，发掘文本中蕴含的语义信息，使文本相似度计算更加准确[9].对于中文语义相似度的研究，知网HOWNET是国内比较权威的代表之一.本文选择知网作为算法一部分的原因在于知网系统有独特的哲学思想.其特点反映在义项和义原上.义项是对词汇语义的描述，一个词分解为多个义项.义项又可以用更低层次的语言来描述，这种语言就是义原.义原是描述义项的最小单位.义原作为描述义项的基本单位的同时，相互之间又存在复杂的关系，如上下位关系、同义关系、反义关系、对义关系等.根据最重要的上下位关系，所有义原组成一个义原层次体系.该层次体系可称之为义原树，文献[6]、文献[10]就是围绕义原树设计相似度算法的.2.1 汉明距离在信息论中，汉明距离是描述两个n长码字a=(a1a2…an)，b=(b1b2…bn)之间的距离.其中，⊕表示模2加法，ai∈{0,1}，bi∈{0,1}.L(a,b)表示两码字在相同位置上不同码的数目总和，因此它可以反映两码字的差异程度，进而为两码字的相似程度提供依据[11].L(a,b)是介于0和n之间的数，为使相似度表征更为明显，将式(3)变形为：Lsim(a,b)介于0和1之间，Lsim(a,b)越接近1说明码字a和b越相似.在上文提到VSM模型中，式(1)文本相似度可用向量余弦值VSim(Dx,Dy)来表征，同样的VSim(Dx,Dy)越接近1，说明文本Dx和Dy越相似.但是VSim(Dx,Dy)的计算涉及到高维稀疏矩阵，计算效率低.对文本来说，经过文本预处理以及分词，原文本转化为关键字集合，与码字的01串相似.将关键字集合继续经过某种规则转化为码字，使文本与码字建立1-1关系，这样文本集合中的文本相似关系就可利用式(4)计算得到.由于机器指令是01串，在计算速度上更具有优越性.2.2 算法思想前文提到，义原是知网体系的特点之一，是描述概念的最基本单位，将每个词最终分解为多个义原.本算法所涉及的义原参照知网附带的语义相似度计算版本，其总数为1 617个.本文借鉴VSM模型，结合TF-IDF，HOWNET语义义原以及汉明距离，提出一种新算法，简称HSim.其基本思想是：利用知网义原作为纽带，将TF-IDF算法得到词项集分解归入到义原集中，这一步骤称之为义原化.此时义原集中单项内容为其统计值，为建立词项集与码字集的1-1关系，首先，需要为之前的词项集设置词项阈值，以隔离低频度词项对其后建立的码字集的影响，这里将处理后的词项集称为关键字集；其次，将关键字集义原化，得到的集合称之为义原集.因义原集中的义原频度有高有低，需要将义原集按频度分割处理为n个义原子集，该义原子集称之为汉明集.若义原集为U，两个任意汉明集为Ai，Aj，则有Ai⊂U，Aj⊂U且Ai≠Aj，其中i,j∈(1,n)，i≠j.若有2个文本Dx，Dy，则每个汉明集根据式(4)计算得到相似度Asimi.每个汉明集根据分割原理赋予不同权重值Wi.则文本相似度计算公式可表示为：2.3 HSim算法步骤根据上述基本算法思想，给出基于汉明距离和语义的文本相似度计算算法的具体步骤.描述中涉及的“=”运算符为赋值运算符；“==”为等值运算符.输入：词项集Dx,Dy输出：词项集Dx,Dy的相似度HSim(Dx,Dy).1)判断词项集Dx,Dy的码字集是否都已创建，若是，跳到步骤5；否则，根据式(2)分别处理Dx和Dy，得到文档中各词项的频度权重值Dx(Tx1,Tx2,…,Txm)，Dy(Ty1,Ty2,…,Tyn)；2)设置词项阈值u，过滤文档词项，得到关键字集Dkx(kx1,kx2,…,kxp)，Dky(ky1,ky2,…,kyq)；3)根据知网提供的词汇语义相似度算法，得到关键字义原.对应Dkx,Dky分别创建义原集Domx(omx1,omx2,…,omxs)，Domy(omy1,omy2,…,omys)，初始值归0.分别根据Dkx,Dky的关键字义原遍历Domx,Domy，并在对应义原上执行累加操作.累加数c按关键字频度权重值T递增，增量为1，初始值为1.权重值越高，累加数越大；4)根据Domx,Domy分别建立码字集BDomx,BDomy，非零置1.设置义原阈值v；5)遍历初始令i=1，j=1，h=1.从Domx,Domy的i位置同时开始遍历，若omxj或omyj大于阈值v代表的权重值，则将BDomx,BDomy中的对应omxj和omyj的项从i到j划分为汉明集h，记录此时omxj和omyj中较大者值为OMh.然后令h=h+1，i=j+1.每遍历1项令j=j+1；6)根据式(4)计算汉明集h的相似度Asimh.重复步骤5，当j==s时，遍历结束；7)根据OMh值从小到大整数递增设置汉明集权重Wh，增量为1；8)根据式(5)计算词项集Dx,Dy的相似度HSim(Dx,Dy).下面给出关于阈值参数的定义.定义1 词项阈值u，将文档词项集中词项按数值从大到小排成数列，则u为某词项值的数列位置与数列长度的比值.值域为(0,1).定义2 义原阈值v，将义原集中义原项按数值从小到大排成数列，则v为某义原项值的数列位置与数列长度的比值.值域为(0,1).3.1 数据及预处理本文实现了基于汉明距离及语义的文本相似度计算模块.实验数据来源于复旦大学中文语料库，从20个类别中，选取6个子集，共1 000篇文章作为数据集，如表1所示.本实验从中选取一部分作为实验数据进行算法验证.算法输入的是词项集，因此需要对文本文档先进行词项化处理.本实验采用的词项化处理工具是ICTCLAS2013系统(/)，其创始人是钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、中科院院长奖获得者张华平博士.该系统除了可以进行中文分词，还可以有效地识别命名实体，避免命名实体对文档内容造成干扰.词项化处理后，利用TF-IDF算法得到文档词项集中各词项的频度权重值.3.2 参数选择及实验算法中需要设定的参数有词项阈值u以及义原阈值v.为证实HSim方法的有效性，实验选择VSM模型的TF-IDF算法(以TF-IDF代称)进行比较.虽然TF-IDF存在一些问题，但它在搜索引擎、文本检测等文本处理领域中有广泛的应用.首先利用文本聚类确定词项阈值u以及义原阈值v，从0开始取值；再以TF-IDF算法的相似度结果作为参照，并从耗时方面进行比较；最后从文本聚类的效果上进行度量.在文本聚类上，采用K-MEANS算法[12]，并用F度量值来衡量文本相似度算法.F度量值涉及到两个概念：查准率P和召回率R.查准率是指得到的结果中正确结果的百分比，反映的是精确度.召回率是得到的正确结果与全部测试数据总的正确结果的比率，反映的是查全度.F值由查准率和召回率综合而成，为查准率和召回率的调和平均值，是信息检索中重要的衡量手段.公式如下：实验1 为确定词项阈值u，将义原阈值v设为0，即每个义原项相互独立.图1为文本聚类中不同词项阈值对算法效率影响的实验结果.当词项阈值u为0.6时，F度量值最佳，聚类效果最好.阈值越低，说明得到的关键字集越小，越容易丢失一些逆文本词项；反之，关键字集越大，混在其中的噪音词项越多，对相似度的计算造成困扰.实验2 确定义原阈值v.根据确定的词项阈值u后，同样利用K-MEANS文本聚类以及F度量，可以确定最佳义原阈值v.图2为文本聚类中词项阈值u为0.6时，义原阈值v不同取值对算法效率影响的实验结果.义原阈值v为0时，义原项相互独立，此时，一些高价值义原项容易被忽略.随着v值越来越大，义原之间相关性也越强.当义原阈值v取0.3时，文本聚类效果达到最佳.义原阈值v大于0.30的趋势表明，随着义原项间相关性加强导致独立性下降，一些义原项的高价值被稀释，降低了算法效率.实验3 选定词项阈值u=0.6，义原阈值v=0.3后，与VSM模型的TF-IDF算法进行比较.在计算相似度方面的耗时上，结果如图3所示.TF-IDF算法的余弦度量在计算时涉及矩阵运算，耗时较长，而HSim算法在相似度计算上进行类似于汉明距离的运算，耗时较短.实验4 同样在选定词项阈值u=0.6，义原阈值v=0.3的情况下，采用K-MEANS 聚类算法与VSM模型的TF-IDF算法进行聚类效果比较，结果如图4所示.在聚类效果上HSim优于TF-IDF，其原因在于它在根植于语义的基础上，吸收了TF-IDF 精髓，有效结合了汉明距离运算与TF-IDF权重运算，并在相似度计算上规避了TF-IDF所需的大量运算.在分析基于统计以及基于语义两类文本相似度量方法优缺点的基础上，本文提出了一种结合汉明距离及语义的文本相似度量新方法HSim.方法综合了VSM模型、知网义原、汉明距离这3个基本概念，通过理论分析和实验验证，本文提出的HSim 算法与目前文本处理领域中应用较广泛的类似方法相比，复杂度低、精度高、耗时少.【相关文献】[1]华秀丽,朱巧明,李培峰.语义分析与词频统计相结合的中文文本相似度量方法研究[J].计算机应用研究,2012,29(3):833-836.[2]GOBL C, NA. The role of voice quality in communicating emotion, mood and attitude [J]. Speech Communication, 2003, 40(1):189-212.[3]董振东.知网[EB/OL].(2003-09-10)[2015-05-10]..[4]刘群,李素建.基于《知网》的词汇语义相似度计算[J].中文计算语言学,2002,7(2):59-76.[5]李素建.基于语义计算的语句相关度研究[J].计算机工程与应用,2002,38(7):75-76.[6]金博,史彦军,滕弘飞.基于语义理解的文本相似度算法[J].大连理工大学学报,2005,45(2):291-297.[7]MILLER G A. WordNet: a lexical database for English [J]. Communications of the ACM, 1995, 38(11): 39-41.[8]PATWARDHAN S, BANERJEE S, PEDERSEN T. Using measures of semantic relatedness for word sense disambiguation [M]. 2003: 241-257.[9]夏志明，刘新.一种基于语义的中文文本相似度算法[J].计算机与现代化,2015(4):6-9.[10]彭京,杨冬青,唐世渭,等.基于概念相似度的文本相似计算[J].中国科学(F辑:信息科学),2009,39(5):534-544.[11]张焕炯,王国胜,钟义信.基于汉明距离的文本相似度计算[J].计算机工程与应用,2001,37(19):21-22.[12]李春青.文本聚类算法研究[J].软件导刊,2015,14(1):74-76.。
文本相似度计算研究进展综述
文本相似度计算研究进展综述研究文本相似度是文本挖掘和自然语言处理领域的重要课题之一、文本相似度计算的目的是通过比较两个文本的内容和语义结构，来确定它们之间的相似度程度。
文本相似度计算在许多应用中都具有重要的实际意义，如信息检索、文本聚类、文本分类、问题回答系统等。
本文将对文本相似度计算的研究进展进行综述。
传统的文本相似度计算方法主要基于词袋模型和向量空间模型。
在这些方法中，文本被表示为一个词汇表上的向量，其中每个维度代表一个词汇，向量的数值表示该词在文本中的重要性。
然后，可以使用不同的相似度度量方法（如余弦相似度）来计算两个文本之间的相似度。
这些方法的优点是简单而直观，但由于没有考虑到词汇的语义信息，所以在处理长文本或含有词汇歧义的文本时表现不佳。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于神经网络的文本相似度计算方法也得到了广泛关注。
这些方法通常使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来捕捉文本的上下文信息和语义结构。
其中，应用较广泛的方法是使用RNN模型，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
这些模型通过学习文本的上下文信息和词汇之间的关联性，能够更好地表达文本的语义含义，从而提高文本相似度计算的准确性。
除了基于神经网络的方法，还有许多其他的文本相似度计算方法被提出。
例如，基于WordNet的方法使用词汇网络中的层次关系来计算文本之间的相似度。
这些方法可以利用WordNet中的同义词和上位词关系来衡量词汇之间的语义相似性。
此外，还有一些方法考虑了文本的结构信息，如基于树的方法和基于图的方法。
这些方法通过考虑句子的语法结构和依赖关系，来捕捉更丰富的语义信息。
尽管文本相似度计算已经取得了一些进展，但仍然存在一些挑战。
首先，文本的语义结构非常复杂，因此如何捕捉文本的语义信息仍然是一个难题。
其次，样本的数量和质量对于训练文本相似度计算模型至关重要。
如果没有足够多的样本和高质量的标注数据，模型将很难学习到准确的语义表示。
基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现
基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现文本聚类是一种将文本数据分组为相似群体的机器学习方法。
在本文中，我们将研究和实现一种基于文本相似度计算的文本聚类算法。
这个算法将根据文本之间的相似性将文本数据分成多个群体，并且可以应用于多个领域，如文本分类、信息检索和推荐系统。
一、文本相似度计算最简单的方法是使用词袋模型。
我们将所有文本中的词语构建一个词表，然后对文本进行向量化，其中向量中的每个元素表示对应词语的出现次数。
然后，我们可以使用余弦相似度计算两个文本向量之间的相似性。
二、文本聚类算法1.数据预处理：首先，我们需要对原始文本数据进行预处理，包括去除无用的标点符号、停用词和数字。
我们还可以进行词干提取或词形还原，以减少特征数量和词语形态的差异。
2. 特征提取：在该步骤中，我们将每个文本转化为向量表示。
我们可以使用词袋模型，或者更高级的词嵌入模型（如Word2Vec或BERT）来提取有意义的特征。
3.相似度计算：使用选择的文本相似度度量方法计算每个文本对之间的相似度。
我们可以通过计算所有文本对的相似度矩阵来加快计算过程。
4.聚类算法：在此步骤中，我们将使用聚类算法将相似文本分组到不同的簇中。
常见的聚类算法包括层次聚类、K均值聚类和谱聚类。
我们可以根据应用场景和数据特点选择适合的聚类算法。
5. 聚类评估：在文本聚类过程中，我们需要评估聚类的质量。
常见的评估指标包括轮廓系数、互信息和F-measure。
三、算法实现我们可以使用Python中的机器学习库进行文本聚类算法的实现。
首先，我们可以使用NLTK或Spacy等工具进行文本的预处理工作。
接下来，我们可以使用sklearn库来实现特征提取、相似度计算和聚类算法。
最后，我们可以使用scikit-learn库中的评估指标来评估聚类的质量。
在实际应用中，我们可以通过调整预处理、特征提取和聚类算法的参数来优化文本聚类的性能。
我们还可以选择合适的聚类算法和相似度度量方法来适应不同的数据特点和领域。
基于词性和关键词的短文本相似度计算方法
基于词性和关键词的短文本相似度计算方法
赵明月
【期刊名称】《计算机时代》
【年(卷),期】2018(000)005
【摘要】Word Mover's Distance(WMD)是近年来非常热门的一个计算文本距离的算法,可以较为准确地进行文本相似度测量,被广泛应用于舆情分析,内容分类等.在WMD算法中,最重要的是将词进行词袋化处理,得到300维度的词向量,由于在得到词向量时,词的权重是随机分配的,所以最终得到的相似文本内容正确率不稳定.文章在WMD算法基础上,提取关键词,结合词性分类,给不同词性的词语分配不同的权重,从而进一步优化WMD算法,提高分类的准确率.
【总页数】6页(P66-70,73)
【作者】赵明月
【作者单位】河南大学计算机与信息工程学院,河南开封 475004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于CNN和BiLSTM的短文本相似度计算方法 [J], 郭浩;许伟;卢凯;唐球
2.基于CNN和BiLSTM的短文本相似度计算方法 [J], 郭浩; 许伟; 卢凯; 唐球
3.基于关键词相似度的短文本分类方法研究 [J], 张振豪; 过弋; 韩美琪; 王吉祥
4.基于短文本相似度计算的工序卡片相似度计算方法 [J], 童伟;王淑营
5.基于短文本相似度计算的工序卡片相似度计算方法 [J], 童伟;王淑营
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文本相似度的计算方法
文本相似度的计算方法嘿，咱今儿就来说说这文本相似度的计算方法。
你想啊，这世界上的文本那可真是多得像天上的星星一样，那怎么来判断它们之间有多相似呢？其实啊，就跟咱平时认人似的。
咱看一个人，会看他的长相、身材、穿着打扮啥的，来判断是不是咱认识的那个。
文本相似度的计算也差不多是这么个道理。
比如说，最简单的一种方法就是直接看字词。
就好比两个人，都穿了一样颜色的衣服，那是不是就有点相似啦？文本里要是有很多相同的字词，那相似度可能就会高一些。
再复杂点呢，还得考虑字词出现的频率。
好比一个人总爱穿红衣服，另一个偶尔穿穿，那感觉还是不太一样吧？字词在文本里出现的频率高，那重要性可能就更大，对相似度的影响也就更大。
还有呢，句子的结构也很重要啊！如果两个文本的句子结构都差不多，那不是也挺像的嘛。
就像两个人走路的姿势都很像，那你可能就会觉得他们有点关联。
这还不算完，语义也是得考虑进去的。
有些词虽然不一样，但是意思差不多呀，这也能说明有相似之处呢。
就好像说“高兴”和“开心”，虽然字不同，但表达的意思很接近呀。
计算文本相似度可不像咱想象的那么简单哦！这可不是随便看看就能搞定的事儿。
得像个细心的侦探一样，一点点去分析、去比较。
那有人可能会问了，算这个文本相似度有啥用呢？用处可大啦！比如说在查重的时候，看看有没有抄袭的情况。
要是两篇文章相似度太高，那是不是得引起注意呀？还有在信息检索的时候，能帮我们更快地找到相似的内容呢。
咱再想想，要是没有这些计算方法，那不是乱套啦？到处都是重复的内容，咱找个有用的信息得多费劲呀！所以说呀，这文本相似度的计算方法可真是个好东西。
总之呢，文本相似度的计算方法就像是一把钥匙，能打开文本世界里的各种秘密。
它让我们能更好地理解和处理那些海量的文本信息，让一切都变得更加有序和清晰。
你说它重不重要？它可太重要啦！咱可得好好研究研究这些方法，让它们为我们服务，让我们的文本世界更加精彩！。
计算文本相似度方法总结（一）
计算⽂本相似度⽅法总结（⼀）⽅法1：⽆监督，不使⽤额外的标注数据average word vectors：简单的对句⼦中的所有词向量取平均，是⼀种简单有效的⽅法，缺点：没有考虑到单词的顺序，只对15个字以内的短句⼦⽐较有效，丢掉了词与词间的相关意思，⽆法更精细的表达句⼦与句⼦之间的关系。
tfidf-weighting word vectors：指对句⼦中的所有词向量根据tfidf权重加权求和，是常⽤的⼀种计算sentence embedding的⽅法，在某些问题上表现很好，相⽐于简单的对所有词向量求平均，考虑到了tfidf权重，因此句⼦中更重要的词占得⽐重就更⼤。
缺点：没有考虑到单词的顺序bag of words：这种⽅法对于短⽂本效果很差，对于长⽂本效果⼀般，通常在科研中⽤来做baseline。
缺点：1.没有考虑到单词的顺序，2.忽略了单词的语义信息。
LDA：计算出⼀⽚⽂档或者句⼦的主题分布。
也常常⽤于⽂本分类任务以smooth inverse frequency[1]（简称SIF)为权重，对所有词的word vector加权平均，最后从中减掉principal component，得到sentence embedding[1] Sanjeev Arora, et al. 2017. A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings通过Word Mover’s Distance[2]（简称WMD），直接度量句⼦之间的相似度[2] Matt J. Kusner, et al. 2015. From Word Embeddings To Document DistancesLSI或LSA：LSI是处理相似度的，基于SVD分解，⽤于特征降维，LSI求解出来的相似度跟topic相关性很强，⽽句⼦结构等信息较少。
顺便说下，句⼦中词的顺序是不会影响LSI相似度结果的。
基于WMF_LDA主题模型的文本相似度计算
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｅｘｔｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｗｉｔｈＬＤＡ（ｌａｔｅｎｔＤｉｒｉｃｈｌｅｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）ｍｏｄｅｌｔａｋｅｓｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｆｅａ ｔｕｒｅｓ，ｂｕｔｉｔｈａｓｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｗｏｒｄｓ，ｕｎｃｏｎｆｏｒｍｉｔｙｏｆｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｓｏｆｗｏｒｄｓ，ａｎｄｔｈｅｉｎａｂｉｌｉｔｙｔｏｄｉｇ ａｎｄｅｘｐｌｏｉｔｔｈｅｉｎｔｅｒｄｏｍａｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｈｅｒｅｎｔｉｎｔｅｘｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄＷＭＦ＿ＬＤＡｔｏｐｉｃｍｏｄｅｌ （ｗｏｒｄｍｅｒｇｉｎｇａｎｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇ＿ＬＤＡ）．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｍａｐｐｅｄｄｏｍａｉｎｗｏｒｄｓａｎｄｓｙｎｏｎｙｍｓ，ａｎｄｆｉｌｔｅｒｅｄｔｈｅｗｏｒｄｓｂａｓｅｄｏｎＰＯＳ．Ｆｉ ｎａｌｌｙ，ｉｔｕｓｅｄＬＤＡｔｈｅｍｅｏｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｒｅｓｕｌｔ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｗｏｒｄｓｄｕｒｉｎｇ ｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｔｉｍｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｆｉｎａｌｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ａｎｄｃｏｍ ｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｔｅｘｔｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｌｓｏｈａｓａｃｅｒｔａｉｎｄｅｇｒｅｅｏｆｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎａｃｃｕｒａｃｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｏｒｄｓｅｍａｎｔｉｃｓ；ｗｏｒｄｍｅｒｇｉｎｇ；ＰＯＳ（ｐａｒｔｏｆｓｐｅｅｃｈ）ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｔｅｘｔｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ
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基于WMD距离的文本相似度算法研究
随着AI技术的迅速崛起,人工智能和随之而来的海量文本数据对自然语言处理也提出了更高的要求。
文本相似度作为自然语言处理领域的一大基础任务,在搜索引擎、QA系统、机器翻译、文本分类、拼写纠错等领域有广泛的应用。
文本作为承载语义信息的一种重要方式,传统的文本表示采用向量空间模型来表达语义信息,这种方式未考虑到特征词的顺序以及上下文语义理解,造成高维稀疏以及计算效率低的问题。
WMD距离算法利用word2vec中的语义信息,实现高度语义共现精确度,并能挖掘出独立词之间的语义相关性。
因此本文的研究工作基于WMD距离算法展开,在WMD距离算法的基础上充分挖掘文本语义中有价值的特征项以及结合知识词典中的语言学知识构架和句法依存关系,提出了两种改进算法。
本文的主要工作有:1.本文基于WMD距离算法存在过于单一的词频权重无法有效提取文本特征及利用语义信息的问题,提出了WMD-JCS(Word Mover’s DistanceJoint Character and Sentence)算法。
该改进算法将原始的词频权重代替为使用TF-IDF系数、词语词性以及出现的物理位置作为新的文本特征项,并将这些特征项以合理的数学计算公式加入算法中;其次将训练好的词向量以无监督方式构造句子的句向量,以充分考虑语义的上下文环境;最后将筛选出的关键词的词向量和句向量参与计算改进后的距离公式。
实验表明,该改进算法与WMD距离算法相比,可以有效提高文本相似度的准确度。
2.基于上述第一种改进的WMD-JCS算法,本文提出了另一种改进算法
WMD-WSA(Word Mover’s Distance-Word Sense Analysis)。
由于基于深度学习的计算方法的语义可解释性差以及WMD-JCS算法存在无法融合深层语义相关性
信息的问题,该算法首先基于HowNet常识性知识库和句法依存关系从语言学的角度更深层次地挖掘词汇的语义信息,以此计算词语和句子间的相似度;接着将相似度转化为词句间的转移代价,对距离公式进行改进。
实验表明,该算法取得了更高的准确率、召回率和F1值,进一步提升文本相似度计算精度。