論智
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四種計算文本相似度的方法對比
作者：Yves Peirsman
編譯：Bing
編者按：本文作者為Yves Peirsman，是NLP領(lǐng)域的專家。在這篇博文中，作者比較了各種計算句子相似度的方法，并了解它們是如何操作的。詞嵌入（word embeddings）已經(jīng)在自然語言處理領(lǐng)域廣泛使用，它可以讓我們輕易地計算兩個詞語之間的語義相似性，或者找出與目標(biāo)詞語最相似的詞語。然而，人們關(guān)注更多的是兩個句子或者短文之間的相似度。如果你對代碼感興趣，文中附有講解細節(jié)的Jupyter Notebook地址。以下是論智的編譯。
許多NLP應(yīng)用需要計算兩段短文之間的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估計一份文本與提問問題之間的關(guān)聯(lián)度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重疊。與
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