nlp 语义相似度计算

nlp 语义相似度计算
在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题，常见的计算方法有以下几种：
- 余弦相似度：通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。

- 欧氏距离：考虑的是点的空间距离，各对应元素做差取平方求和后开方。

- 曼哈顿距离：向量各坐标的绝对值做差后求和。

- 明可夫斯基距离：是欧氏距离的推广，是对多个距离度量公式的概括性的表述。

- Jaccard 相似系数：主要用于计算符号度量或布尔值度量的向量的相似性。

在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的计算方法。

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