句子相似度计算（问句相似度计算）

如何进行相似度的计算,主要用什么方式

一种备受推崇的方法是利用深度学习模型SBERT（Sentence BERT），它凭借其双塔架构和BERT的变体，成功捕捉了文本的隐含语义。SBERT通过余弦距离来度量语义相似度，相较于DSSM（Deep Structured Semantic Model），它的性能更为显著。

变量间的相似度量常用的方法：欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度、杰卡德相似系数、编辑距离。欧氏距离（Euclidean Distance）：适用于连续型变量的相似度量。欧氏距离是计算两个变量之间的直线距离。曼哈顿距离（Manhattan Distance）：也适用于连续型变量的相似度量。

计算句子相似度，①常用方法有基于语义和词序相似度计算方法，②基于关系向量模型 基于语义和词序的句子相似度计算方法简介 定义1：给定一个句子Ti，经过汉语分词系统分词后，得到的所有词W1构成的向量称为句子Ti的向量表示，表示为Ti = {w1，w2，...wn}。

三维余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，其计算方法主要有以下几种： 直接计算法：这种方法是最直观的，也是最容易理解的。首先，我们需要将两个向量进行归一化处理，然后计算这两个向量的点积，最后除以这两个向量的模长乘积。

论文重复性的计算方法通常采用全文比对和特征比对相结合的方式。全文比对是通过将论文全文与数据库中已存在的文献进行逐字逐句的比对，找出相同或相似的部分。特征比对则是将论文进行分词、断句、提取关键词等处理后，通过比对论文的特征信息，如词频、句子结构、语义等，判断论文是否存在重复。

论文检测相似度的计算方法因不同的查重系统而异。以下是一些常见的查重系统和它们对相似度的计算方法：知网：知网是按照一句话连续超过13字符重复来判定论文重复或抄袭，并且对论文的引用内容也设有阈值5%。维普：维普是按照一句话连续超过8字符重复来判定论文重复或抄袭。

中文短句相似度匹配方法?

一种备受推崇的方法是利用深度学习模型SBERT（Sentence BERT），它凭借其双塔架构和BERT的变体，成功捕捉了文本的隐含语义。SBERT通过余弦距离来度量语义相似度，相较于DSSM（Deep Structured Semantic Model），它的性能更为显著。

把所有短文本去掉标点符号，用jieba分词分好词，去除停用词，得到分好的文本；按一定规则抽取特征词汇，作为后期向量的每一维；用sklearn库中的原生方法CountVectorizer、TfidfVectorizer等得到矩阵；每个短文本计算对应得到的向量，采用K-Means聚类的方法进行非监督学习。

估计两句子间语义相似度最简单的方法就是求句子中所有单词词嵌入的平均值，然后计算两句子词嵌入之间的余弦相似性。很显然，这种简单的基准方法会带来很多变数。我们将研究，如果忽略终止词并用TF-IDF计算平均权重会带来怎样的影响。

计算句子相似度，①常用方法有基于语义和词序相似度计算方法，②基于关系向量模型 基于语义和词序的句子相似度计算方法简介 定义1：给定一个句子Ti，经过汉语分词系统分词后，得到的所有词W1构成的向量称为句子Ti的向量表示，表示为Ti = {w1，w2，...wn}。

这种方法维度可自定义（topic数），且不稀疏，但是可能存在文本对之间距离相似度分布空间密集的情况导致效果不佳。这种方法一般直接将文本分词后 将词向量相加除以句子长度就可得到 。

word2vec这个代名词也好计算软件也好，对于一个不太懂软件的人来说真的是很陌生，也可以说是一窍不通，但是从朋友那了解了很多，所以我觉得计算两个句子之间的相似度我觉得定义句子相似度是这个问题的关键。

比较句子相似度方法

1、基于语义和词序的句子相似度计算方法简介 定义1：给定一个句子Ti，经过汉语分词系统分词后，得到的所有词W1构成的向量称为句子Ti的向量表示，表示为Ti = {w1，w2，...wn}。例子1：T1：这个中文分词可不可以，用着方不方便。分词后：T1=[这个， 中文分词， 可不可以， 用着， 方， 不， 方便]。

2、估计两句子间语义相似度最简单的方法就是求句子中所有单词词嵌入的平均值，然后计算两句子词嵌入之间的余弦相似性。很显然，这种简单的基准方法会带来很多变数。我们将研究，如果忽略终止词并用TF-IDF计算平均权重会带来怎样的影响。

3、一种备受推崇的方法是利用深度学习模型SBERT（Sentence BERT），它凭借其双塔架构和BERT的变体，成功捕捉了文本的隐含语义。SBERT通过余弦距离来度量语义相似度，相较于DSSM（Deep Structured Semantic Model），它的性能更为显著。

4、分词 — 提取关键词 — 计算tf或if-idf，以向量的形式替换原文本 — 文本相似度的问题转变为计算向量相似度 一开始这样的一个思路，很清晰明了，而且网上相应的资料也很多，然后就开搞吧。

5、这种方法维度可自定义（topic数），且不稀疏，但是可能存在文本对之间距离相似度分布空间密集的情况导致效果不佳。这种方法一般直接将文本分词后 将词向量相加除以句子长度就可得到 。

6、word2vec这个代名词也好计算软件也好，对于一个不太懂软件的人来说真的是很陌生，也可以说是一窍不通，但是从朋友那了解了很多，所以我觉得计算两个句子之间的相似度我觉得定义句子相似度是这个问题的关键。