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machine-learning - 可以使用哪些算法来匹配句子？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:29:19

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假设我们有一个包含 50 个句子的列表，并且有一个输入句子。如何从列表中选择与输入句子最接近的句子？

我尝试了很多方法/算法，例如对句子的每个标记的 word2vec 向量表示进行平均，然后对结果向量进行余弦相似度。

例如，我希望算法在“书的定义是什么？”之间给出较高的相似度分数。和“请定义书”。

我正在寻找一种方法(可能是方法的组合)1.寻找语义2. 寻找语法3.为具有不同角色的不同标记赋予不同的权重(例如，在第一个示例中，“what”和“is”应该获得较低的权重)

我知道这可能有点笼统，但任何建议都会受到赞赏。

谢谢

阿米尔

最佳答案

在计算句子之间的距离之前，你需要清理它们，

为此:

需要对单词进行词形还原才能获得每个单词的词根，因此您的句子“book 的定义是什么”将是“bood 的定义是什么”
您需要删除所有介词、动词 to be 和所有没有意义的单词，例如:“什么 be bood 的定义”将是“definintion book”
然后使用 tf-idf 方法或 wordToVec 将句子转换为数字向量。
最后，您可以使用向量之间的余弦来计算句子之间的距离，因此如果余弦很小，则两个句子相似。

希望这会有所帮助

关于machine-learning - 可以使用哪些算法来匹配句子？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41273779/

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