Семантическое сходство

Семантическое сходство является важным аспектом обработки естественного языка и одной из фундаментальных проблем для многих приложений NLP и смежных дисциплин. Семантическое текстовое сходство можно описать как меру, применяемую к набору документов с целью определения сходства их содержания.

Сходство между документами основано на их прямых и косвенных связях. Существование семантических отношений между ними может быть использовано для измерения и распознавания этих связей.

Существуют многие семантические вэб приложения, такие как извлечение сообществ, построение онтологии и идентификация сущностей, выигрывают от семантического сходства. Оно также полезно для поиска в Twitter, где необходима возможность надежной количественной оценки семантической связанности между понятиями или сущностями.

Одной из основных трудностей в информационном поиске является получение набора документов и поиск изображений по подписям, которые семантически связаны с конкретным запросом пользователя в веб-поиске.

Преимущества семантического сходства

• Использование семантического сходства для создания биомедицинских онтологий, например, онтологии генов. Изучение документов, связанных с вашим исследованием, и сравнение генов, используемых в других биоматериалах.

• Анализ настроений, понимание естественного языка и машинный перевод - все они прямо или косвенно могут извлечь пользу из семантического сходства.

• Используя семантический анализ, вы можете быстро определить похожие названия компаний или продуктов. Изучить сходство между продуктами и услугами, предлагаемыми в отрасли, путем анализа характеристик конкурентных продуктов.

• Легкое обнаружение дубликатов документов. С помощью семантического анализа вы можете обнаружить плагиат даже при перемещении и изменении предложений/слов.

Инструменты, используемые для семантического сходства:

1. BytesView

Передовое решение Bytesview для семантического сходства может анализировать большие объемы текстовых данных для обнаружения схожих структур предложений.

Используя их решения для анализа текста, вы можете легко собирать текстовые данные из различных источников и использовать их для улучшения работы служб поддержки клиентов, решений для реагирования на запросы сотрудников и клиентов и т. д.

2. Rosette

API анализа текста Rosette может выполнять семантический анализ, а также более тонкий анализ данных социальных сетей. Например, эмоции клиентов, когда они упоминают конкретный продукт, компанию или человека.

Если у вас есть глобальные данные, вы можете обучить инструмент анализа настроений Rosette распознавать до 30 языков.

3.Monkeylearn

MonkeyLearn - это программа анализа текста, известная своей адаптивностью. Просто создайте теги, а затем вручную выделите различные части текста, чтобы показать, какое содержание относится к тому или иному тегу.

Со временем программа самообучается и может обрабатывать несколько файлов одновременно. Она содержит коллекцию предварительно обученных моделей для таких задач, как анализ настроения, извлечение ключевых слов, определение срочности и многое другое.

4. API естественного языка для Google Cloud

Используя машинное обучение, Google Cloud Natural Language API помогает компаниям понимать и продвигать информацию в тексте. По сути, он предлагает два типа возможностей: набор предварительно обученных моделей для анализа настроений, поиска сущностей и категоризации контента, а также Cloud Auto ML - пакет для создания собственных моделей машинного обучения.

Создавать собственные модели очень просто, и существует множество руководств, которые помогут вам сориентироваться в API.

5. Twinworld

API Twinworld - еще один отличный инструмент для анализа семантического сходства. Он утверждает, что обладает лучшей из доступных технологий анализа настроений, что позволяет ему различать сарказм и другие двусмысленные уничижительные упоминания.

Поскольку он может точно сказать вам, как люди воспринимают аккаунты вашей компании в социальных сетях, этот инструмент лучше всего использовать в сочетании с вашими социальными каналами.

Источник: rachitsingh-30342.medium.com

Комментарии: