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最近更新时间:

2019-12-02 16:11:11

写在前面:

本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学。写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步。

一、背景

二、基本概念

三、语义相似度计算方法

四、参考文献

一、背景

在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如:

在搜索场景下(对话系统、问答系统、推理等),query和Doc的语义相似度;

feeds场景下Doc和Doc的语义相似度;

在各种分类任务,翻译场景下,都会涉及到语义相似度语义相似度的计算。

所以在学习的过程中,希望能够更系统的梳理一下这方面的方法。

二、基本概念

三、语义相似度计算方法

以下 1~4 均维基于向量空间模型的计算方法。

1. 内积法(Inner Product)

2. 余弦法(Cosine)

3. Dice 系数法(DiceCoefficient)

4. Jaccard 系数法(Jaccard Coefficient)

四、参考文献

深度学习解决NLP问题:语义相似度计算

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