Las funciones de coincidencia más utilizadas incluyen

Las características de coincidencia utilizadas comúnmente incluyen características de texto, características semánticas, características estructurales, etc.

1. Funciones de texto: las funciones de texto son una de las funciones más utilizadas en la coincidencia de texto. Analiza el contenido del texto y extrae palabras clave, frases, oraciones y otras características del texto para representar el vector de características del texto. Las características del texto se pueden extraer mediante métodos como TF-IDF y TextRank, o representarse mediante modelos de aprendizaje profundo como Word2Vec y BERT.

2. Características semánticas: las características semánticas son una de las características importantes en la coincidencia de texto. Representa el vector semántico del texto analizando la semántica del texto y extrayendo la información semántica del texto. Las características semánticas se pueden extraer mediante métodos como la desambiguación del sentido de las palabras y la vinculación de entidades. Las características semánticas también se pueden representar mediante modelos de aprendizaje profundo como Bi-LSTM y Transformer.

3. Características estructurales: las características estructurales son una de las características importantes en la coincidencia de texto. Extrae información estructural en el texto analizando la estructura del texto y se utiliza para representar el vector estructural del texto. Las características estructurales se pueden extraer a través de la longitud del texto, la cantidad de párrafos, la cantidad de oraciones, etc., o se pueden representar utilizando modelos de aprendizaje profundo como CNN y RNN.

Métodos de extracción de características de texto comúnmente utilizados:

1. Modelo de bolsa de palabras: este es un método basado en estadísticas que calcula cada palabra en el texto. La frecuencia de aparición del texto. se expresa como un vector de frecuencia de palabras.

2. Modelo TF-IDF: este es un método basado en la frecuencia inversa del documento. Al calcular la relación entre la frecuencia de cada palabra en el texto y la frecuencia de aparición en todos los textos, se representa el texto. como vector TF-IDF.

3. Modelo Word2Vec: Este es un método basado en redes neuronales, que aprende la representación vectorial semántica de palabras entrenando un modelo de red neuronal para representar texto como una secuencia de vectores de palabras.

Modelo B4. ERT: este es un modelo de lenguaje previamente entrenado basado en Transformer. Aprende la representación del texto a través de tareas de entrenamiento previo y se puede utilizar para una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el texto. clasificación, análisis de sentimientos y espera para responder preguntas.