自然语言处理系列三十二》 语义相似度》语义相似度概念及入门
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
文章目录
- 自然语言处理系列三十二
- 语义相似度概念及入门
- 同义词词林
- 总结
自然语言处理系列三十二
语义相似度概念及入门
语义相似度(semantic similarity) 是指文本或词语之间在涵义或语义内容上相像的程度。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。
基于语义理解的文本相似度计算方法与基于统计学的计算方法不同，此方法不需要大规模的语料库，也不需要长时间和大量的训练，一般需要一个具有层次结构关系的语义词典，依据概念之间的上下位关系或同义关系进行计算。文本的相似性计算大多是依赖于组成此文本的词语，基于语义理解的相似度计算方法也不例外，一般都是通过计算语义结构树中两词语之间的距离来计算词语的相似度。因此，一般会用到一些具有层次结构关系的语义词典，如WordNet、HowNet、同义词词林等。基于语义词典的文本相似度计算方法很多，有的通过计算词语在 WordNet 中由上下位关系所构成的最短路径来计算词语的相似度；也有的根据两词语在词典中的公共祖先结点所具有的最大信息量来计算词语的相关度；国内也有通过知网或同义词词林来计算词语的语义相似度的方法。
同义词词林
同义词词林主要用来衡量词和词之间的语义相似度，是人工整理的一个词典。下一篇文章给大家介绍基于同义词词林的语义相似度计算方式。
总结
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《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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