NLP自然语言处理中的文本相似度_nlp文本相似度

1. 背景介绍

CSDN 及各类技术博客上有很多文本相似度方面的文章，但它们的侧重点是代码，目标受众是开发人员，代码基础薄弱的话看起来会比较吃力。

本文侧重讲述逻辑和使用场景，尝试将算法通俗化，尽量多举例，降低理解门槛。希望读完本文，大家可以对文本相似度有一个完整而深刻的理解，最好能在非代码维度上超过开发人员（达到了这种水平，输出的需求自然会得到开发同学最大的尊重和认同）。

文本相似度，顾名思义是指两个文本（文章）之间的相似度，在搜索引擎、推荐系统、论文鉴定、机器翻译、自动应答、命名实体识别、拼写纠错等领域有广泛的应用。

总的来说，文本相似度是自然语言处理（NLP）中必不可少的重要环节，几乎所有 NLP 的领域都会涉及到！

与之相对应的，还有一个概念——文本距离——指的是两个文本之间的距离。文本距离和文本相似度是负相关的——距离小，“离得近”，相似度高；距离大，“离得远”，相似度低。业务上不会对这两个概念进行严格区分，有时用文本距离，有时则会用文本相似度。

 

2. 各类算法

2.1 欧氏距离

数学中的一个非常经典的距离，公式如下：

例 1：计算 “产品经理” 和“产业经理是什么”之间的欧氏距离

过程如下：

• 文本向量 A=（产，品，经，理），即 x1 = 产，x2 = 品，x3 = 经，x4 = 理，x5、x6、x7 均为空；
• 文本向量 B=（产，业，经，理，是，什，么），即 y1 = 产，y2 = 业，y3 = 经，y4 = 理，y5 = 是，y6 = 什，y7 = 么。

这里规定，若 xi=yi，则 xi-yi=0；若 xi≠yi，|xi-yi|=1。

所以，欧氏距离d是 2

（1）适用场景

编码检测等类似领域。两串编码必须完全一致，才能通过检测，这时一个移位或者一个错字，可能会造成非常严重的后果。比如下图第一个二维码是 “这是一篇文本相似度的文章”，第二个是 “这是一篇文本相似度文章”。从人的理解来看，这两句话相似度非常高，但是生成的二维码却千差万别。

（2）不适用场景

文本相似度，意味着要能区分相似 / 差异的程度，而欧氏距离更多的只能区分出是否完全一样。而且，欧氏距离对位置、顺序非常敏感，比如 “我的名字是孙行者” 和“孙行者是我的名字”，在人看来，相似度非常高，但是