主流文本相似度计算软件对比评测

主流文本相似度计算软件对比评测

引用

CSDN

等

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来源

1.

https://blog.csdn.net/u011983997/article/details/122876776

2.

https://github.com/shibing624/similarities

3.

https://m.blog.csdn.net/weixin_43977640/article/details/115579153

4.

https://m.blog.csdn.net/asty9000/article/details/81384650

5.

https://blog.csdn.net/aifans_bert/article/details/126383560

6.

https://blog.csdn.net/lilongsy/article/details/136535332

7.

https://m.blog.csdn.net/qq_38614074/article/details/136532110?biz_id=102&ops_request_misc=&request_id=&utm_term=%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6%20%E7%AE%97%E6%B3%95

8.

https://blog.csdn.net/demm868/article/details/105321312

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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024119767

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https://tianchi.aliyun.com/forum/post/76638

11.

https://www.cnblogs.com/ting1/p/17624458.html

12.

https://www.cnblogs.com/qilin20/articles/12260993.html

13.

https://www.cnblogs.com/BlogNetSpace/p/18265441

14.

https://www.cnblogs.com/sumuncle/articles/5632032.html

15.

https://panchuang.net/2018/04/19/similarity/

在自然语言处理领域，文本相似度计算是一种非常重要的工具，广泛应用于信息检索、问答系统、文本聚类、推荐系统等多个场景。本文将对市场上主流的文本相似度计算软件进行详细对比评测，帮助用户找到最适合自己的工具。

主流算法对比

Jaccard相似度

Jaccard相似度用于衡量样本集的相似性和多样性，其计算公式为：

[ J(A, B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} = \frac{|A \cap B|}{|A| + |B| - |A \cap B|} ]

这种算法简单直观，适用于集合数据的相似度计算，但在处理文本时，由于没有考虑词序和词的重要性，效果可能不够理想。

Cosine相似度

余弦相似度度量两个非零向量之间夹角的余弦值，其计算公式为：

[ \text{similarity} = \cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{|\mathbf{A}||\mathbf{B}|} = \frac{\sum_{i=1}^{n} A_{i} B_{i}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} A_{i}^{2}} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} B_{i}^{2}}} ]

余弦相似度关注方向而非大小，适用于高维稀疏数据，是文本相似度计算中最常用的算法之一。

Levenshtein距离

Levenshtein距离（编辑距离）计算两个字符串之间的差异，其定义为将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数。编辑操作包括插入、删除和替换单个字符。

[ d_{ij} = \min \left{ \begin{array}{l} d_{i-1,j} + 1 \ d_{i,j-1} + 1 \ d_{i-1,j-1} + \left[ a_i \neq b_j \right] \end{array} \right. ]

这种算法适用于短文本的相似度计算，但计算复杂度较高，不适合大规模数据处理。

TF-IDF

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频和逆文档频率的文本表示方法，能够反映一个词对一个文档集或语料库中的某篇文档的重要程度。

[ \text{TF-IDF}(t, d) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t) ]

TF-IDF适用于长文本的相似度计算，但无法捕捉词序信息，且对新词处理能力较弱。

Word2Vec

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量模型，能够将词语映射到连续的向量空间中，从而捕捉词语的语义信息。

Word2Vec有两种主要模型：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。CBOW根据上下文预测目标词，而Skip-gram则根据目标词预测上下文。

Word2Vec能够很好地捕捉词语的语义关系，但训练过程复杂，且对未登录词处理能力较弱。

工具包对比

Similarities工具包

Similarities是一个功能强大的相似度计算和语义匹配搜索工具包，支持文本和图像的相似度计算。其主要特点包括：

• 支持多种文本相似度计算方法：余弦相似度、点积、汉明距离、欧氏距离等
• 支持多种语义匹配模型：CoSENT、Word2Vec、BM25、TFIDF、SimHash等
• 支持大规模数据检索，可达亿级数据量
• 提供命令行工具，支持多卡并行处理
• 支持前后端分离部署，提供FastAPI后端服务和Gradio前端展现

scikit-learn

scikit-learn是一个Python机器学习库，提供了TF-IDF、余弦相似度等文本相似度计算功能。其优点是集成度高、使用简单，但功能相对有限，不适合大规模数据处理。

Gensim

Gensim是一个用于主题建模和文档相似度计算的Python库，支持Word2Vec、TF-IDF等算法。其优点是性能优异，但API设计较为复杂，学习曲线陡峭。

中文文本处理

中文文本处理具有特殊性，主要体现在分词和词序上。在选择工具时，需要考虑以下因素：

1. 分词能力：中文需要先进行分词处理，工具需要支持中文分词，或者能够与第三方分词工具（如jieba）集成。

2. 词序信息：中文词序对语义影响较大，因此需要选择能够捕捉词序信息的模型，如BERT、CoSENT等。

3. 语义理解：中文语义理解难度较大，需要选择语义理解能力强的模型，如预训练的BERT模型。

总结与推荐

在选择文本相似度计算工具时，需要根据具体应用场景和数据规模进行选择：

• 对于小规模数据和简单应用场景，可以使用scikit-learn或Gensim，它们使用简单，性能良好。
• 对于大规模数据和复杂应用场景，推荐使用Similarities工具包，它支持多种算法，性能优异，且易于部署。
• 对于中文文本处理，建议使用支持中文分词和语义理解的工具，如Similarities中的CoSENT模型或BERT模型。

通过对比分析，我们可以看到，Similarities工具包在功能、性能和易用性方面都表现出色，特别是在处理大规模数据和复杂应用场景时，具有明显优势。因此，对于大多数用户来说，Similarities是一个值得推荐的选择。