前言
人與計算機的互動過程中,如果能提供人類的自然語言形式來進行交流,那麼人與計算機就能更加親密友好。而要實現這一機制就需要自然語言處理來處理,一般來說自然語言處理會涉及幾個學科:電腦科學、語言學、統計學和數學等。
不同語言的自然語言處理也存在差別,對於中文來說,很多時候都無法直接套用英語自然語言處理中相對成熟的理論。有很多基礎工作也是需要我們自己去做,而這包括了中文相似度。
相似度
中文相似度按照長度可以有字與字的相似度、單詞與單詞的相似度、句子與句子的相似度、段落與段落的相似度和文章與文章的相似度。
傳統相似度的衡量計算一般可以使用編輯距離演算法、余弦值法、simhash法、n-gram法、漢明距離法、最長公共子串法、最長公共子串行法等等。
相似度計算方法總的可以歸為兩類,一類是基於統計的方法,一般用於句子段落這些較大粒度文字。另一類是基於語義的方法,一般用於詞語或句子等較小粒度文字。
應用場景
中文相似度應用廣泛,
總結
從某種程度上來說,如果能定義乙個較好的相似度計算方式,並且能有乙個較好的準確性,那麼基本就能解決很多nlp領域文字相關的問題。
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自然語言處理(NLP)語義分析 文字相似度
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NLP 中文文字相似度實戰
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