【实战演练】文本相似度计算实战：基于词嵌入的相似度度量与检索

# 2.1 词嵌入的概念和原理

词嵌入是一种将单词映射到低维稠密向量的技术，它旨在捕获单词的语义和语法信息。词嵌入的原理是基于分布式假设，即单词出现在相似的上下文中，它们的语义也相似。通过分析单词在大量文本语料库中的共现关系，词嵌入模型可以学习到单词之间的语义关联。

词嵌入向量的每个维度代表单词的一个语义特征，例如主题、情绪或语法功能。这些特征通过神经网络模型从文本数据中学习得到。通过对单词进行词嵌入，我们可以将文本数据转换为数值向量，从而便于使用机器学习算法进行处理。

# 2. 基于词嵌入的文本相似度度量

### 2.1 词嵌入的概念和原理

**概念：**

词嵌入是一种将单词表示为低维向量的技术，每个向量捕获单词的语义和语法信息。它通过分析单词在大量文本语料库中的共现关系来学习单词的含义。

**原理：**

词嵌入模型通过神经网络来训练，输入为单词，输出为低维向量。神经网络学习单词的上下文信息，并根据单词的共现关系更新向量。共现关系越强的单词，其向量越相似。

### 2.2 常用的词嵌入模型

**Word2Vec：**

* 由 Google 开发，是最流行的词嵌入模型之一。
* 使用两种算法：CBOW（连续词袋）和 Skip-gram。
* CBOW：预测给定上下文单词的中心单词。
* Skip-gram：预测给定中心单词的上下文单词。

**GloVe：**

* 由斯坦福大学开发。
* 结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口信息。
* 产生更语义丰富的词嵌入。

**ELMo：**

* 由 Allen AI 开发。
* 使用双向 LSTM（长短期记忆）模型。
* 捕获单词在不同上下文中不同的含义。

### 2.3 词嵌入在文本相似度计算中的应用

词嵌入可以用于计算文本相似度，因为它们捕获了单词的语义信息。常用的相似度度量方法包括：

**余弦相似度：**

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    """计算两个向量的余弦相似度。

    Args:
        vec1 (list): 第一个向量。
        vec2 (list): 第二个向量。

    Returns:
        float: 余弦相似度。
    """
    dot_product = sum(x * y for x, y in zip(vec1, vec2))
    magnitude1 = math.sqrt(sum(x ** 2 for x in vec1))
    magnitude2 = math.sqrt(sum(x ** 2 for x in vec2))
    return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)

**欧几里得距离：**