基于Gensim实现中文句子相似度评分技术解析

资源摘要信息:"SentenceSimilarity-master_gensim_源码" 知识点: 1. 中文句子相似度评分:句子相似度评分是一种衡量两个句子之间相似度的技术，广泛应用于搜索引擎、问答系统、文本挖掘等领域。它可以帮助我们找出在语义上相似的句子，从而实现各种文本处理功能。 2. Gensim库函数:Gensim是一个开源的自然语言处理库，主要用于主题建模和文档相似度分析。它提供了LSI（潜在语义分析）、LDA（隐含狄利克雷分布）、TF-IDF等主题建模算法。 3. LSI（潜在语义分析）:LSI是一种基于统计的技术，用于提取文本中的主题信息。它可以将文本数据中的词汇和文档表示为概念的向量，从而能够捕捉到词汇和文档之间的语义关系。 4. LDA（隐含狄利克雷分布）:LDA是一种无监督的机器学习算法，用于从文档集合中发现主题。它假设每个文档是由多个主题混合而成，每个主题又与多个词汇相关联。 5. TF-IDF+余弦距离:TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。它的主要思想是如果某个词在一个文档中出现的频率高，但是在其他文档中出现的频率低，那么这个词对于这个文档来说具有较高的重要性。余弦距离是衡量两个向量在方向上的相似度的一种度量方法。 6. 文本处理:文本处理是指通过计算机对文本进行各种操作的过程，包括文本的输入、输出、存储、编辑、搜索、排序、统计、分析、翻译、理解等。 7. 主题建模:主题建模是一种发现大量文本集合中隐藏的主题结构的技术。它可以将文档集合中的词汇组织成一组主题，每个主题都是相关词汇的集合。 8. 文档相似度分析:文档相似度分析是一种衡量两个文档在内容上相似度的技术。它可以用于文档检索、推荐系统、文本摘要等应用。 9. 自然语言处理:自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉领域，致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 10. 余弦相似度:余弦相似度是一种用于衡量两个非零向量方向相似度的度量方法。在文本分析中，它可以用来衡量两个文档或两个句子在语义上的相似度。