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法分类,这种方法利用机器学习算法来训练模型,通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于
机器学习的方法有支持向量机(svm)、神经网络等。
目前,在国内外,文本相似度计算已经取得了丰富的成果。国内方面,清华大学等机构的研究
者提出了基于深度学习的文本相似度计算方法,利用神经网络模型来捕捉文本的深层语义信息,实
现了较高的相似度计算精度。江苏师范大学的研究者提出了利用《新华字典》构建向量空间来做中
文文本语义相似度分析的方法,该方法在中文文本相似度计算方面取得了显着的效果。放眼国外,
的研究者提出了
word2vec
算法,该算法将词语表示为高维向量空间中的点,通过计算点之
间的距离来衡量词语之间的相似度。word2vec
算法在文本相似度计算领域具有广泛的影响。斯坦
福大学等机构的研究者提出了
bert
模型,该模型通过大量的无监督学习来捕捉文本的上下文信
息,可以实现高精度的文本相似度计算。bert
模型在多项自然语言处理任务中均取得了优异的表
现。
2.5
本章小结
本章主要介绍了本项目中使用的四种关键技术与模型。这些技术主要基于大型语言模型,并且
依赖于
rag
技术的原理。介绍了知识抽取技术,它利用先进的自然语言处理技术从文本中提取有意
义的信息和知识,随后讨论了文本处理中所使用的
rag
技术,该技术可以显着提高大型语言模型在
专业领域的性能,增强信息检索的准确性和效率。最后探讨了在文本比对过程中所需的相似度计算
方法,这对于评估文本之间的相似程度至关重要。
了解清楚数据获取来源后,进行数据采集,数据采集的方法包括自动化和手动两种方式:
自动化采集:利用编写的
python
脚本通过
api
接口自动从上述数据库和期刊中下载文献和元
数据,部分代码如图
3.2
所示。这种方法的优点是效率高,可以大量快速地收集数据。使用
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