大规模句子相似度计算方法
大规模句子相似度计算方法
大规模句子相似度计算方法
1. 基于词向量的方法：将句子转换为词向量表示，然后通过计算词向量之间的相似性来衡量句子之间的相似度。
常用的词向量模型有
Word2Vec、GloVe等。
2.基于TF-IDF的方法：将句子表示为词频-逆文档频率（TF-IDF）向量，然后通过计算向量之间的相似性来衡量句子之间的相似度。
3.基于深度学习的方法：利用预训练的深度学习模型（如BERT、GPT 等）对句子进行编码，然后通过计算编码之间的相似性来衡量句子之间的相似度。
4.基于图模型的方法：将句子表示为图结构，节点表示词语，边表示词语之间的关系，然后通过计算图相似性来衡量句子之间的相似度。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
在实际应用中，根据具体的任务和数据规模选择合适的方法进行句子相似度计算。
语义文本相似度计算方法
语义文本相似度计算方法语义文本相似度计算方法是一种用于比较两个文本之间相似程度的方法。
在自然语言处理领域中，语义文本相似度计算方法被广泛应用于文本分类、信息检索、机器翻译等任务中。
本文将介绍几种常见的语义文本相似度计算方法。
1. 余弦相似度余弦相似度是一种常见的语义文本相似度计算方法。
它通过计算两个文本向量之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似程度。
具体来说，假设有两个文本A和B，它们的向量表示分别为a和b，那么它们之间的余弦相似度可以表示为：cosine_similarity(a, b) = (a·b) / (||a|| * ||b||)其中，a·b表示向量a和向量b的点积，||a||和||b||分别表示向量a 和向量b的模长。
余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个文本越相似，值越接近-1表示两个文本越不相似。
2. 词向量相似度词向量相似度是一种基于词向量模型的语义文本相似度计算方法。
它通过将文本中的每个词映射到一个高维向量空间中，并计算两个文本中所有词向量之间的相似度来衡量它们之间的相似程度。
具体来说，假设有两个文本A和B，它们的词向量表示分别为a和b，那么它们之间的词向量相似度可以表示为：word_vector_similarity(a, b) = (1/n) * Σ(a[i]·b[i])其中，n表示文本中词的总数，a[i]和b[i]分别表示文本A和B中第i个词的词向量。
词向量相似度的取值范围在[0, 1]之间，值越接近1表示两个文本越相似，值越接近0表示两个文本越不相似。
3. 基于深度学习的相似度计算方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语义文本相似度计算方法也得到了广泛应用。
这类方法通常使用神经网络模型来学习文本的表示，并通过比较两个文本的表示之间的距离来衡量它们之间的相似程度。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等。
计算文本相似度几种最常用的方法,并比较它们之间的性能
计算文本相似度几种最常用的方法，并比较它们之间的性能编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。
在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。
词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。
然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。
如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。
以下是论智的编译。
许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。
例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。
与之相似的，类似Quora之类的问答网站也有这项需求，他们需要判断某一问题是否之前已出现过。
要判断这类的文本相似性，首先要对两个短文本进行embedding，然后计算二者之间的余弦相似度（cosine similarity）。
尽管word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法，但是对于句子嵌入应如何被计算仍存在不同的声音。
接下来，我们将回顾一下几种最常用的方法，并比较它们之间的性能。
数据我们将在两个被广泛使用的数据集上测试所有相似度计算方法，同时还与人类的判断作对比。
两个数据集分别是：STS基准收集了2012年至2017年国际语义评测SemEval中所有的英语数据SICK数据库包含了10000对英语句子，其中的标签说明了它们之间的语义关联和逻辑关系下面的表格是STS数据集中的几个例子。
可以看到，两句话之间的语义关系通常非常微小。
例如第四个例子：A man is playing a harp.A man is playing a keyboard.。
多特征融合的语句相似度计算模型
多特征融合的语句相似度计算模型。
知识专栏标题：深度探讨多特征融合的语句相似度计算模型一、引言在自然语言处理领域，语句相似度计算一直是一个重要的研究课题。
而多特征融合的语句相似度计算模型作为其中的一种方法，近年来备受关注。
本文将从多个角度深入探讨这一模型的原理、应用以及发展前景。
二、多特征融合的语句相似度计算模型原理多特征融合的语句相似度计算模型是基于多种特征进行计算，然后将这些特征进行融合，最终得出语句的相似度分数。
这些特征可以包括语义信息、句法结构、词向量表示等多个方面。
通过将这些特征进行融合，可以获得更全面、准确的语句相似度计算结果。
三、多特征融合的语句相似度计算模型应用这种模型在自然语言处理的许多领域都有着广泛的应用。
比如在信息检索中，可以通过计算查询语句与文档之间的相似度来进行文档排序；在问答系统中，可以通过计算问题与候选答案的相似度来进行答案的匹配；在文本对比中，可以进行抄袭检测等。
这些应用都需要准确的语句相似度计算，而多特征融合的模型能够很好地满足这一需求。
四、多特征融合的语句相似度计算模型的发展前景随着人工智能和自然语言处理技术的不断进步，多特征融合的语句相似度计算模型也将不断得到优化和拓展。
未来可能会有更多新颖的特征加入到模型中，也可能会结合深度学习等先进技术来提高模型的表现。
这将会为语句相似度计算领域带来更大的突破和进步。
五、个人观点和理解对于多特征融合的语句相似度计算模型，我个人认为它是一种很有效的计算方法。
通过融合多个特征，可以很好地弥补单一特征计算的不足，得到更全面、准确的结果。
随着人工智能技术的发展，这一模型的应用范围也将会越来越广泛，对于学术研究和实际应用都具有重要意义。
六、总结多特征融合的语句相似度计算模型作为自然语言处理领域的重要研究课题，在理论和应用上都具有重要意义。
通过本文的深入探讨，相信读者对这一模型的原理、应用以及发展前景有了更深入的了解。
未来，这一模型将会在自然语言处理领域继续发挥重要作用。
相似度计算公式
相似度计算公式
相似度计算是一项基于计算的比较两个或多个实体之间差异的任务，它可以帮助人们更好地理解他们之间的关系。
一般来说，相似度
计算使用类似于标准化欧氏距离（Euclidean Distance）的特征比较
函数，即d（X，Y）= √（∑（Xi - Yi）2），其中X和Y分别表示两
个向量的特征向量，i表示特征的编号。
此外，也可以使用更复杂的基
于信息论的知识度量，如Jaccard系数、Sørensen–Dice系数和共现
矩阵。
通过计算向量的不同，人们可以创建出各种不同的特征差异指标，并把它们用于衡量文本、形象、音乐、视觉和其他内容之间的相
似性。
例如，人们可以计算文字内容之间的相似性，并计算其相似度指
标（例如，基于信息论的语义相似度），从而进行情感分析和句子相
似性的比较等。
此外，人们也可以通过图像处理的方法，计算形状、
色彩和细节等图像内容之间的相似度。
在音乐方面，相似度计算也可以用来计算不同演奏中音序（旋律）或音调（节奏）等内容之间的相似性。
这种计算可以帮助人们发现潜
在的关联，并对他们之间的联系进行定量分析。
总之，相似度计算是一种基于计算的技术，它可以帮助人们更好
地比较并理解不同实体之间的差异。
它可以使用标准的欧氏距离特征
比较函数，也可以使用更复杂的基于信息论的知识度量函数，例如Jaccard系数和Sørensen–Dice系数等，用于衡量不同文本、图像、
音乐或其他内容之间的相似性。
大规模预训练模型技术和应用评估方法
大规模预训练模型技术和应用评估方法一、引言随着深度学习技术的发展，预训练模型已成为自然语言处理领域的热门话题。
大规模预训练模型技术和应用评估方法是自然语言处理领域中的重要研究方向之一。
本文将从以下几个方面介绍大规模预训练模型技术和应用评估方法。
二、大规模预训练模型技术1.预训练模型概述预训练模型是指在大规模数据上进行无监督学习，学习得到通用的语言表示，再在有标注数据上进行微调，得到特定任务的最优解。
常见的预训练模型包括BERT、GPT等。
2.BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种基于Transformer结构的双向编码器，通过Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction （NSP）任务进行预训练。
其中MLM任务是将输入序列中15%的随机词汇替换为[MASK]标记，并要求网络输出原始词汇；NSP任务是判断两个句子是否为连续句子。
3.GPTGPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI提出的一种基于Transformer结构的单向解码器，通过语言模型任务进行预训练。
其中语言模型任务是要求网络根据前文生成下一个词汇。
三、大规模预训练模型应用评估方法1.下游任务微调下游任务微调是指在预训练模型的基础上，使用有标注数据进行微调，得到特定任务的最优解。
常见的下游任务包括文本分类、序列标注等。
2.无监督评估方法无监督评估方法是指不依赖于有标注数据的评估方法。
常见的无监督评估方法包括语法分析、词义相似度计算等。
3.有监督评估方法有监督评估方法是指依赖于有标注数据的评估方法。
常见的有监督评估方法包括人类判断、F1值计算等。
四、总结大规模预训练模型技术和应用评估方法是自然语言处理领域中的重要研究方向之一。
java文本相似度的计算方法
java文本相似度的计算方法
计算文本相似度是自然语言处理中一个重要的任务，有许多不同的方
法可以计算文本的相似度。
下面介绍几种常见的文本相似度计算方法。
1. 余弦相似度（Cosine Similarity）：余弦相似度是计算两个文本
之间的夹角余弦值来度量相似度的方法。
首先，将文本转换为词向量表示，例如使用词袋模型或者Word2Vec。
然后，使用余弦公式计算两个文本向
量之间的相似度，公式如下：
```
similarity = (A · B) / (，A， * ，B，)
```
其中，A和B是两个文本的向量表示，·表示内积，A，和，B，表示
向量的范数。
2. Jaccard 相似度（Jaccard Similarity）：Jaccard 相似度是计
算两个文本集合之间的相似度的方法。
首先，将文本转换为词的集合表示。
然后，使用 Jaccard 系数计算两个集合的相似度，公式如下：```
similarity = ，A ∩ B， / ，A ∪ B
```
其中，A和B分别表示两个文本的词集合，A∩B，表示两个集合的交
集的元素个数，A∪B，表示两个集合的并集的元素个数。
4. LDA 主题模型：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种无监督的主题模型，可以用于计算两个文本之间的相似度。
LDA 假设文本的生成过程是先从主题分布中选择一个主题，然后从该主题的词分布中选择一个词，重复这个过程生成整个文本。
可以使用 LDA 模型将文本转换为主题分布的向量表示，然后使用余弦相似度计算主题分布之间的相似度。
用BERT做语义相似度匹配任务：计算相似度的方式
⽤BERT做语义相似度匹配任务：计算相似度的⽅式1. ⾃然地使⽤[CLS]BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题，它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务，即成对句⼦的sentence-level问题。
BERT也给出了此类问题的Fine-tuning⽅案：这⼀类问题属于Sentence Pair Classification Task.计算相似度：上图中，我们将输⼊送⼊BERT前，在⾸部加⼊[CLS]，在两个句⼦之间加⼊[SEP]作为分隔。
然后，取到BERT的输出（句⼦对的embedding），取[CLS]即可完成多分类任务/相似度计算任务。
对应的：假设我们取到的[CLS]对应的embedding为c，多分类任务，需进⾏：P = softmax(cW')相似度计算，需进⾏：P = sigmoid(cW')然后，就可以去计算各⾃所需的loss了。
c可⼀定程度表⽰整个句⼦的语义，原⽂中有提到“ The final hidden state (i.e., output of Transformer) corresponding to this token is used as the aggregate sequence representation for classification tasks.”这句话中的“this token”就是CLS位。
2. cosine similairity单纯的做相似度匹配，这种⽅式需要优化。
在不finetune的情况下，cosine similairty绝对值没有实际意义。
bert pretrain计算的cosine similairty都是很⼤的，如果直接以cosine similariy>0.5之类的阈值来判断相似不相似那肯定效果很差。
如果⽤做排序，也就是cosine(a,b)>cosine(a,c)->b相较于c和a更相似，是可以⽤的。
基于向量空间模型附加词义特征的句子相似度研究
Ｓ ＝＜怎样 ， ， 申请 ， 淘宝 ， 账号 ＞
假设 各个 词 的权 重如表 １ 示 ： 所
表 １ 词 的权重
如何 注册 成为 淘宝 会 员 怎样 申请 账号
使计 算 出的两个 句子 的相 似度 分数 更加 准 确 。
Байду номын сангаас
１ 向量 空 间模 型
在 向量空间模型中， 把每个句子都表示为一个 维词项 向量 的形式 ， 然后在计算两个句子的相似度 时， 将其 转换成向量空间中的向量夹角计算问题 。使用向量空间模型计算句子相似度的时候并没考虑到词项 的词义 ， 没 考虑 到词项 之 间的相 似性 。假 设有 如下 两个 句子 ： 子 Ｓ ：如 何 注册 成为 淘宝 会 员 ； 句 １ 句子 Ｓ ＝怎样 申请 淘 宝 账 ２
法 （ｅｅｓｔｎＤｓ ｎｅ［ ， Ｌ ｖｎｈｅ ｉａｃ） １语义词典方法【 依存树法 （ｅ ｎｉＤ ｐｎ ｅｔ ｒ ） ６， ｉ ｔ ３ ， Ｓｍａｔ ｅｅｄｎ ｅ １ｊ以及词形词序结合的方 ｃ Ｔ ｅ 法等。基于向量空间模型的相似度计算方法是一种基于语料库 中出现的关键词词频的统计方法 ， 以大规模真 实 语料为基础 ， 首先计算出每个关键词的权重 ， 然后将句子转换成 由关键词权重表示 的词项 向量 ， 最后通过计算两 个句子 向量的夹角余弦 ， 得到句子相似度。传统 的向量空间模 型没考虑到词语 的语义 ， 没考虑到词语之间的相似 度。论文在 向量空间模 型的基础上增加 了词义特征 ， 通过在传统 的向量空间模型中引人词语之间的相似度 ， 而 从
收 稿 日期 ：０ ２０ ．１ ２ １ —２２
文本相似度计算研究进展综述
中图分类号： TP 391. 1
文献标志码： A
A survey on research progress of text similarity calculation
WANG Hanru，ZHANG Yangsen
（ Computer School，Beijing Information Science ＆ Technology University，Beijing 100101，China）
( T1，T2，…，Tn) 构成了一个文档向量空间，采用空 间向量间的余弦相似度计算文本相似度。
VSM 的缺陷在于： ①对于大规模语料，VSM 会 产生高维稀疏矩阵，导致计算复杂度增加； ② VSM 假设文本中的各个特征词独立存在，割裂了词与词 之间的关系以及段落间的层次关系。因而用向量空 间进行文本相似度计算时，通常改进 TF-IDF 的计算 方法以提高精确度。例如，张奇等［4］将文本用 3 个 向量（ V1，V2，V3） 表示，V1 中的每一维代表特征词 的 TF-IDF 值，V2 根据一个 bi-gram 是否出现取值 0 或 1，V3 使用 tri-gram 信息，取值同 V2，用回归模型 将 3 对向量相似度综合得到句子的相似度； 华秀 丽［5］等利用 TF-IDF 选择特征项，利用知网计算文本 的语义相似度。 2. 2 基于主题模型：
1） 语言的多义同义问题。同一个词在不同的 语境下，可以 表 达 不 同 的 语 义，例 如“苹 果 ”既 可 以 表示水果，也可以表示科技公司； 同理，相同的语义 也可以由不同的词表达，例如“的士”、“计程车”都 可以表示出租车。
以检测出两段文本的抄袭程度； 在文本聚类方面，相 似度阈值可以作为聚类标准； 在自动文摘中，相似度 可以反映局部信息拟合主题的程度。
基于构式语块的句子相似度计算
Ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｆ ｏ ｒ Ｃｈｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｓｅ ｎｔ ｅ ｎｃ ｅ Ｓｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ Ｃｏ ｍｐ ｕｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｂａｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｏ ｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ． ｃ ｈｕ ｎｋ
ＨＵ ＡＮＧ Ｌｉ
（ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｏ ｍｐ Ｃ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， Ｂ ａ ｏ ５ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ａｒ ｔ ｓ＆ Ｓ ｃ ｉ ． ， Ｂ ａ ｏ ｊ ｉ ７ ２ １ ０ １ ６ ）
ｔ ｈ ｅ ｔ ｗｏ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｉ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｄ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ —
验结果表 明 ， 论文提 出的计算方法优于其他算法 。 关键 词 句子相似度 ；构式义 ；构式语块 ； 语 义相似度
Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ — ９ ７ ２ ２ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ ． ０ ０ ３ 中图分类号
ｚ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ａ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ａ ｍａ ｓ ｓ ｏ ｆ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ，ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ － ｃ ｈ ｕ ｎ ｋ ａ ｒ ｅ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ｅ ｄ，ａ ｎ ｄ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ａ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｉ ｓ ｂ ｕ ｉ ｌ ｔ ． Ｔｈ ｅ ｎ ａ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ － ｃ ｈ ｕ ｎ ｋ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｔｈ ｉ ｓ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｍａ ｘ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｓ ｃ ｈ ｕ ｎ ｋ ｇ ｒ ａ ｎ ｕ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｎ ａ ｒ ｒ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ｅ ｇ ａ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ． Ｕｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ，ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ － ｃ ｈ ｕ ｎ ｋ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｚ ｅ ｄ ｂ ｙ ｕ ｐ － ｔ ｏ － ｄ ｏ ｗｎ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ － ｃ ｈ ｕ ｎ ｋ
使用余弦相似度计算语义相似度
使用余弦相似度计算语义相似度1. 概述语义相似度是自然语言处理领域的一个重要问题，在很多应用中都有着广泛的应用，比如信息检索、问答系统、自动摘要等。
在实际应用中，经常需要衡量两个句子或文档之间的语义相似度，以便进行文本匹配或者信息检索。
而余弦相似度是一种常用的计算语义相似度的方法。
2. 余弦相似度的定义余弦相似度是一种用来衡量两个向量方向的相似度的方法，它的取值范围在[-1, 1]之间。
余弦相似度越接近1表示两个向量的方向越接近，越接近-1表示两个向量的方向越相悖。
其计算公式如下：\[ \text{similarity} = \frac {A \cdot B}{\|A\| \times \|B\|} \]其中，A和B分别为两个向量，$\cdot$ 表示向量的点乘，$\|A\|$ 表示A的模长。
3. 文本向量化在使用余弦相似度计算语义相似度之前，需要先对文本进行向量化处理。
向量化是将文本数据转换成数值型向量的过程，可以使用词袋模型或者词嵌入模型进行文本向量化。
词袋模型是将文本中的词语转换成一个固定长度的向量，每个词语对应向量中的一个元素，元素的值可以是词频或者TF-IDF值。
词嵌入模型则是将词语映射到一个高维空间中的实数向量，使得语义相近的词在向量空间中距离较近。
4. 余弦相似度的计算对于两个文本向量A和B，可以使用余弦相似度来计算它们之间的语义相似度。
具体来说，可以将文本向量化之后得到的向量A和B分别看作是两个高维空间中的点，然后利用余弦相似度来衡量它们之间的夹角。
余弦相似度越接近1，表示两个文本在语义上越相似；越接近-1，表示两个文本在语义上越相异。
5. 应用举例假设有两个句子A和B，分别是“苹果是一种水果”和“香蕉是一种水果”。
可以使用词袋模型将这两个句子向量化，得到文本向量A和B。
可以利用余弦相似度计算这两个句子之间的语义相似度。
如果余弦相似度接近1，表示这两个句子在语义上相似；如果余弦相似度接近-1，表示这两个句子在语义上相异。
【技术干货】自然语言语义相似度计算方法
【技术干货】自然语言语义相似度计算方法导语：总体来看，文本相似度的计算方法主要分为两大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法需要大规模的语料库，并且在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相符合；另一类是基于语义理解的计算方法，这种方法不需要大规模的语料库，但需要依赖于具有层次结构关系的语义词典，计算结果相对准确，与人对自然语言的理解较为符合。
计算机对主观题的自动评阅准确与否，主要取决于其对文本相似度的计算是否准确。
由于文本相似度计算在文档复制检查、信息检索和机器翻译等领域都有十分广泛的应用，所以，近年来有越来越多的学者致力于文本相似度算法的研究。
总体来看，文本相似度的计算方法主要分为两大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法需要大规模的语料库，并且在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相符合；另一类是基于语义理解的计算方法，这种方法不需要大规模的语料库，但需要依赖于具有层次结构关系的语义词典，计算结果相对准确，与人对自然语言的理解较为符合。
下面介绍几种经典的文本相似度计算方法，并对他们各自的性能进行简要的分析。
1、基于向量空间模型的计算方法向量空间模型简称VSM，是VectorSpaceModel的缩写，是近些年使用效果较好、且应用较为广泛的一种信息检索模型。
在此模型中，文本被看作是由一系列相互独立的词语组成的，若文档D中包含词语t1,t2,…,tN，则文档表示为D（t1,t2,…,tN）。
由于文档中词语对文档的重要程度不同，并且词语的重要程度对文本相似度的计算有很大的影响，因而可对文档中的每个词语赋以一个权值w，以表示该词的权重，其表示如下：D（t1,w1；t2,w2；…,tN，wN），可简记为D （w1,w2,…,wN），此时的wk即为词语tk的权重，1≤k≤N。
这样，就把文本表示成了向量的形式，同时两文本的相似度问题也就可以通过两向量之间的夹角大小来计算了，夹角越大，两文本的相似度就越低。
语义相似度计算及其应用研究
语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。
我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。
随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。
在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。
我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。
其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。
语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。
根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。
因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。
句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。
信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。
在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。
语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。
通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。
概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。
在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。
例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。
自然语言处理中常见的语义相似度计算评估指标
自然语言处理中常见的语义相似度计算评估指标自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目的是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言。
在NLP中，语义相似度计算是一个重要的问题，因为它涉及到词语、短语甚至句子之间的语义关联。
在这篇文章中，我们将介绍自然语言处理中常见的语义相似度计算评估指标。
1. 词袋模型词袋模型是NLP中常用的一种表示方法，它将文本表示为一个包含所有词语的集合，而忽略了词语之间的顺序和语义。
在词袋模型中，常见的语义相似度计算评估指标包括余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离。
余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角来衡量它们之间的相似度，而欧氏距离和曼哈顿距离则是分别通过计算两个向量之间的欧氏距离和曼哈顿距离来衡量它们之间的差异性。
2. 词向量模型词向量模型是NLP中较新的一种表示方法，它通过将词语映射到一个高维空间中的向量来捕捉词语之间的语义关联。
在词向量模型中，常见的语义相似度计算评估指标包括余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离，这与词袋模型类似。
此外，词向量模型还引入了一些新的评估指标，如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，这些指标通过衡量两个向量之间的线性相关性来评估它们之间的相似度。
3. 句向量模型句向量模型是NLP中最新的一种表示方法，它通过将整个句子映射到一个高维空间中的向量来捕捉句子之间的语义关联。
在句向量模型中，常见的语义相似度计算评估指标包括余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离，这与词袋模型和词向量模型类似。
除此之外，句向量模型还引入了一些新的评估指标，如曼彻斯特距离和切比雪夫距离，这些指标通过衡量两个句向量之间的最大差异性来评估它们之间的相似度。
总结在本文中，我们介绍了自然语言处理中常见的语义相似度计算评估指标，包括余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离、皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、曼彻斯特距离和切比雪夫距离。
相似度比较算法
相似度比较算法相似度比较算法是指用来计算两个或多个对象之间相似程度的算法。
这些对象可以是文本、图像、音频、视频等任何形式的数据。
相似度比较算法在信息检索、分类、聚类、推荐系统等领域都有广泛的应用。
一、文本相似度比较算法文本相似度比较算法是指用来比较两个文本之间相似程度的算法。
常见的文本相似度比较算法有余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。
余弦相似度是一种常用的文本相似度比较算法。
它将文本表示成向量，然后计算两个向量之间的夹角余弦值。
夹角余弦值越接近1，表示两个文本越相似。
Jaccard相似度是一种基于集合的文本相似度比较算法。
它将文本表示成单词集合，然后计算两个集合之间的相似度。
相似度越接近1，表示两个文本越相似。
编辑距离是一种基于字符串的文本相似度比较算法。
它计算两个字符串之间的最小编辑距离，即将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。
编辑操作包括插入、删除和替换字符。
编辑距离越小，表示两个字符串越相似。
图像相似度比较算法是指用来比较两个图像之间相似程度的算法。
常见的图像相似度比较算法有结构相似性(SSIM)、均值哈希(Hash)、感知哈希(Hash)等。
SSIM是一种基于人类视觉系统的图像相似度比较算法。
它将图像分成多个区域，然后计算每个区域之间的结构相似性。
结构相似性包括亮度、对比度和结构三个方面。
相似性值越接近1，表示两个图像越相似。
均值哈希是一种基于像素平均值的图像相似度比较算法。
它将图像缩小为8x8的像素矩阵，然后计算像素矩阵的平均值。
最后将平均值转换成二进制码，得到一个64位的哈希值。
两个图像的哈希值越接近，表示它们越相似。
感知哈希是一种基于人类视觉系统的图像相似度比较算法。
它利用小波变换将图像分解成多个频带，然后计算每个频带的能量分布。
最后将能量分布转换成二进制码，得到一个哈希值。
两个图像的哈希值越接近，表示它们越相似。
三、音频相似度比较算法音频相似度比较算法是指用来比较两个音频之间相似程度的算法。
paperfree降重逻辑
paperfree降重逻辑
paperfree的降重逻辑主要包括以下几个方面：
1. 摸清楚查重的算法：paperfree的算法是总体相似度=相似字数/检测字数。
被系统自动识别出来的非正文部分（如目录，标题，公式，图表，参考文献等）不参与检测，检测字数一般略小于论文字数。
2. 句子相似度计算：paperfree会将文章分解为一个个小句，根据某个算法算出单句相似度。
把其中相似度大于50%的句子的相似字数加总再除以论文总字数即为重复率。
3. 重复内容的修改：对于查重结果中显示的重复内容，可以通过修改语言表达、使用同义词、删减内容、打乱字序、将文字转换为图片等方法进行降重。
4. 注意格式和字数：在降重过程中，需要注意格式的正确引用以及字数的控制。
不要直接抄袭文献，要多转换成自己的句子来表达。
同时，字数减少意味着重复率可能更高，因此要使用更多的原创句子来有效降低重复率。
5. 参考纸质书籍：paperfree的数据库主要是期刊杂志论文和互联网文文献数据库，但很多书很难收录在数据库里。
因此，参考书本内容比网上找资料被检测重复率的概率要小。
6. 翻译外语资料：查阅高水平期刊的外语文献，将其中的理论内容改为自己的语言，放入自己的论文中。
总的来说，paperfree的降重逻辑是通过理解查重算法和句子相似度计算方式，对重复内容进行有针对性的修改和转换，同时注意格式和字数的控制，以达到降低重复率的目的。
一种基于本体的句子相似度计算方法
表 １ 相 关 方 法 分 类
（ 折 语科 蹦 施 Ｃｏｒｐｕｓｂａｓｅｄ Ｍ ｅａｓｕｒｅｓ）
把句子对中 出现的词语集
Hale Waihona Puke Ａｌｌａｎ的 ＴＦ ＩＤＦ法［ 。］ 一 种计算在句子对 中共 同出现 的词语和 的方法 ，词语用 ＴＦ＊ＩＤＦ作 为 权 重
到稿 日期 ：２０１２—０４－１１ 返修 日期 ：２０１２—０８—０１ 本文受 国家 自然科学基金项 目（６０９７２１４５），北京市教委科技 面上项 目（ＫＭ２ｏｌ１１１４ｌ７ＯＯ２），北 京市属高等学校人才强教计划项 目（ＰＨＲ２Ｏ１１Ｏ８４１９）资助。 刘宏哲（１９７１一），女 ，博士 ，副教授 ，主要研究方 向为语义计算 、人工智能 、数字博物馆 ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｘｔｌｉｕｈｏｎｇｚｈｅ＠ｂｕｕ．ｅｄｕ．ｅｎ。
ＬＳＡ［ 。］
通过分析一个大型 的 自然语言语料库来统计 关键词 的 ＴＦＩＤＦ值形 成句子语义 向量 ，用 向量的余弦夹角来计算句子语义相似度
拿 于墨 语 料嚣 库的莩 向量 的余藿弦羹 夹 Ｈ… ～ 胡 统计词 汇之间的共现性得到高维向量空间来计算句子或短文档相似度
角值作 为相似值
摘 要 提 出了一种基 于树结构本体 的句子相 似度计算方 法。利用本体 概念与 句子 中关键 词之 间建立的语 义索 引，
构建 句子 与本 体间的直接和 间接语 义联 系，据此提取描述 句子 的语 义向量 ，从 而计算句子间的语义相似度 。应用微软
研 究院的 意译语料 库（ＭＳＲＰ）对本 方法进行 了验证 ，结果表 明 ：与相 关的计 算方法相 比 ，本方 法在 不 完备 附加信 息应
用不同语义单元度量的句子相似度计算
（ Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｇ ｕ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｎ ｏ ｍａ ｒ ｌ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｇ ｕ ｉ ｙ ａ ｎ ｇ ５ ５ ０ ０ １ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ Ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ Ｕｎ ｉ ｔ Ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ
Ｗ ａ ｎ ｇ Ｄｏ ｎｇ ， ｉ ｏ ｎ ｇ Ｓｈｉ ｈｕａ ｎ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｉｔ ｒ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ ｕ ｎ ｉ ｔ ｓ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ａ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ
中文句子相似度训练数据集
中文句子相似度训练数据集摘要：1.中文句子相似度训练数据集的概述2.中文句子相似度训练数据集的构成3.中文句子相似度训练数据集的应用4.中文句子相似度训练数据集的未来发展正文：【1.中文句子相似度训练数据集的概述】中文句子相似度训练数据集是一个用于训练和研究中文句子相似度算法的数据集合。
在这个数据集中，包含了大量的中文句子，这些句子按照一定的规则进行组织，形成一个用于训练和测试相似度算法的数据集。
通过这个数据集，研究人员可以更好地研究中文句子的相似度计算方法，提高算法的准确性和效率。
【2.中文句子相似度训练数据集的构成】中文句子相似度训练数据集主要由三部分组成：训练集、验证集和测试集。
1.训练集：训练集是数据集中最大的一部分，主要包括用于训练模型的中文句子。
这些句子通常是根据一定的规则进行筛选和整理的，以保证模型能够充分地学习到句子的相似度特征。
2.验证集：验证集是数据集中用于模型参数调优的一部分，主要包括一些在中文句子相似度计算中具有代表性的句子。
通过验证集，研究人员可以对模型的参数进行调整，以提高模型的性能。
3.测试集：测试集是数据集中用于评估模型性能的一部分，主要包括一些未曾在训练和验证集中出现过的中文句子。
通过测试集，研究人员可以更准确地评估模型的性能，为模型的最终应用提供参考。
【3.中文句子相似度训练数据集的应用】中文句子相似度训练数据集在许多领域都有广泛的应用，主要包括：1.自然语言处理：中文句子相似度训练数据集可以用于研究自然语言处理领域的许多问题，如文本分类、情感分析等。
2.信息检索：中文句子相似度训练数据集可以用于提高信息检索系统的准确性和效率，例如，通过相似度计算方法，可以更快地找到与用户查询相关的信息。
3.文本生成：中文句子相似度训练数据集可以用于训练文本生成模型，如生成式对话系统等。
【4.中文句子相似度训练数据集的未来发展】随着自然语言处理技术的不断发展，中文句子相似度训练数据集在未来将继续发挥重要作用。
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大规模句子相似度计算方法*黄河燕1陈肇雄1张孝飞1张克亮1，2（1中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京1000832 南京理工大学南京210094）Email: heyan.huang@ xiaofei_ustc@摘要：如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例，即句子相似度计算，是基于实例翻译方法的关键问题之一。
本文提出一种多层次句子相似度计算方法：首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例，然后针对这些候选实例进行泛化匹配，从而计算出相似句子。
在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明，当语料规模为20万英汉句对时，系统提取相似句子的召回率达96%，准确率达90%，充分说明了本文算法的有效性。
关键词：句子相似度；基于实例的机器翻译；多策略机器翻译；泛化匹配中图法分类号：TP391Approach of Large-Scale Sentence Similarity ComputationHUANG He-yan CHEN Zhao-xiong ZHANG Xiao-fei(Research Center of Computer & Language Information Engineering, CAS Beijing 100083)Email: heyan.huang@ xiaofei_ustc@Abstract: The retrieval of the similar translation examples corresponding to the SL sentence from the large-scale corpora, or the computation of sentence similarity, is one of the key problems of EBMT. A new multi-layer sentence similarity computation approach is proposed in this paper. First, a few candidate translation examples are selected form a large-scale corpus on the basis of the surface features and entropies of the given words. Second, the degree of generalization match between the input sentence and each of those candidate translation examples is computed respectively. Finally, the sentence similarity is computed according to the outcomes of the previous two steps. Experimental results from tests on IHSMTS show that this approach has a recall rate of 96% and a precision rate of 90% when applied to a corpus of 200,000 English-Chinese sentence pairs.Key words: sentence similarity; example-based machine translation; hybrid-strategy machine translation; generalization matching1 引言基于实例的机器翻译EBMT（Example-based machine translation）的基本思路是：预先*基金项目：国家自然科学基金资助项目（60502048，60272088）；国家863计划基金资助项目（2002AA117010-02）。
作者简介：黄河燕（1963-），女，研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理与机器翻译、大型智能应用系统；陈肇雄（1961-），男，研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、大型智能应用系统；张孝飞（1970-），男，副研究员，博士，主要研究方向为自然语言处理、机器翻译、信息检索。
张克亮（1964-），男，副教授，博士后，主要研究方向为计算语言学、机器翻译。
构造由双语对照的翻译单元对组成的语料库，然后翻译过程选择一个搜索和匹配算法，在语料库中寻找最优匹配单元对，最后根据例句的译文构造出当前所翻译单元的译文[1]。
如何根据源语言文本找出其最相近的翻译实例，是基于实例翻译方法的关键问题之一。
尤其是实用的EBMT系统所需要的翻译实例库都非常大，一般在百万级乃至千万级双语句对以上[2]。
因此，如何从这么大的一个语料库库中高效地计算出相似的翻译实例，提供给后面的双语词对齐、类比翻译处理等模块，是影响EBMT系统翻译能否成功的关键因素之一。
因为得不到有效的相似实例，其结果只有一个：导致EBMT翻译失败（或生成的译文质量很差）。
目前计算句子相似度的方法主要有：基于N元模型的方法[3, 4]和基于编辑距离的方法[5]等，并且在这些方面的研究也取得了许多进展。
但是，这些方法主要是针对机器翻译系统的评测，一是评测时要求处理的语料都比较小，而进行EBMT翻译时需要处理大规模语料，这些方法难以胜任。
二是这些方法几乎没有使用任何语法、语义知识，不能有效地融合翻译系统其他模块相关的处理结果和处理方法，最终效果难以提升。
本文针对这些问题，提出一种多层次句子相似度计算的新方法：首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例，然后针对这些候选实例进行泛化匹配，从而计算出相似句子。
论文其余部分安排如下：第二部分将详细讨论本文提出的多层次句子相似度计算方法；第三部分给出本文算法在多策略机器翻译系统[6]IHSMTS上的实验结果及数据分析；第四部分是对本文算法的一个简短总结和下一步研究的设想。
2 多层次句子相似度计算2.1 基于词表层特征和信息熵的候选实例检索候选实例检索要解决的问题是，如何高效快速地从大规模语料库中选出少量句子以进行精确地句子相似度计算。
因此，候选实例的检索需要考虑以下一些方面：1、候选实例检索算法的设计，首先也是最重要的应该是能把最相似的、最有利于类比翻译的实例检索出来。
因为如果检索不到相似实例或检索出来的实例相似性过低，都会导致类比翻译的失败。
2、检索出来的候选实例数量要适当。
候选实例太少很容易遗漏最相似的翻译实例，导致翻译失败或译文质量不高；候选实例太多，则会占用过多的计算资源，导致系统性能严重下降。
根据我们的经验，理想的候选实例应该在5个左右。
3、到目前为止，研究人员还没有找到一种简单通用的方法来计算句子之间的相似度。
因此，候选实例的检索策略还需要与具体系统的后续处理方法和处理过程通盘考虑，以取得整个系统的最优化。
在处理过程中，我们把句子表示成单词的集合。
定义1：句子的词集合表示为π(S)={W1, W2, ...W n} (1)其中S表示句子，W i为句子中的单词。
对于英语，词W i需要事先进行形态还原；对于中文，句子S需要事先进行词切分处理。
定义2：句子S1和句子S2的表层相似度：Sim(S1, S2)= 2*Γ(π(S1) Iπ(S2)) /（Len(S1)+Len(S2)） (2)s其中I表示集合的求交运算。
Γ运算符表示求集合中的元素个数，Len表示句子的长度，即句子中含有的单词数。
两个句子的表层相似度越大，则输入的待翻译句子与翻译实例相同的单词就越多，后续类比译文构造过程对翻译实例所要做的修改量也就越少。
这说明表层相似度的计算方法从总体上是符合EBMT系统的要求，即有利于最终生成高质量的译文。
定义3：词信息熵()m M w H /lg )(= (3)其中w 表示词，M 表示语料库中的句子总数，m 表示出现了词w 的句子数。
词的信息熵值越大，说明该词在语料库中的出现频度越低，对区分句子的作用也就越大。
定义4：句子S 1和 句子S 2的信息熵相似度：∑=)(iH w H Sim ………………………………………. (4) 其中)}()({21S S w i ππI ∈，运算符π和I 的含义参见前面定义1和定义2。
两个句子的信息熵相似度越大，则从概率上来讲，输入的待翻译句子与翻译实例在语义上更相似。
同时通过信息熵的计算方法，对一些特别常用的词比如{the 、a 、and 、of}等起到了抑制作用。
进行候选实例检索时，首先根据（2）式的表层相似度计算方法，从大规模语料库中选出一定数量的句子，比如m 个句子，然后根据（4）式的信息熵相似度计算方法，再从这m 个句子中选出n 个句子。
实验中我们设定m=20，n=5。
要说明的是，我们没有在整个语料库中直接利用（4）式信息熵的大小来筛选候选实例，这是因为如果在整个语料库中直接利用信息熵的大小来筛选候选模式，则会给一些非常用词以过大的比重，比如在我们的统计中仅出现一次的词（比如单词borax ）其信息熵是最常用词{the}的16.8倍，结果会导致选出来的翻译实例在句子结构上与输入的待翻译句子相差很大，不利于后续的类比译文构造。
2.2 基于泛化的匹配度计算基于泛化的匹配度计算，指的是在泛化的基础上计算候选实例与输入的待翻译句子间的模糊匹配度。
2.2.1 泛化我们看下面这个例子：翻译实例：I'll look in my diary to see if I'm free next Wednesday.输入句子：I'll look in my diary to see if I'm free next Friday.输入句子中是“Friday ”，而翻译实例中是“Wednesday ”，如果基于实例模式精确匹配，则输入句子没法翻译。
但如果把翻译实例经词法分析泛化成下例模式：I<NP> will<AUX> look<VP> in<PROP> my<T> diary<NP> to<PROP> see<VP> if<WH> I<NP> am<BE> free<AP> next<AP> X<TIM>.其中X 表示短语变量，X<TIM>表示一个类别属性为TIM 的短语变量，它可以跟任何一个类别属性为TIM 的短语匹配。