35、文本索引与语义相似度计算全解析

文本索引与语义相似度计算全解析

在信息检索领域，文本索引和语义相似度计算是至关重要的环节。文本索引能够将文本转化为便于检索的形式，而语义相似度计算则有助于衡量词语之间的语义关联。下面将详细介绍文本索引的各个步骤以及语义相似度的计算方法。

1. 文本索引步骤

文本索引主要包括分词、词干提取、停用词移除以及额外过滤等步骤。

1.1 分词

分词是将文本分割成一个个独立的词元（tokens）的过程。这是文本索引的第一步，为后续的处理奠定基础。

1.2 词干提取

词干提取是文本索引的第二步，其目的是将每个词元转换为其语法根形式。具体规则如下：
- 复数名词转换为单数形式，例如“systems”转换为“system”，“techniques”转换为“technique”。
- 不同时态的动词转换为其根形式，例如“has”“had”“having”转换为“have”，“referred”“referring”转换为“refer”。
- 以“ly”结尾的副词可能通过去除后缀转换为形容词，例如“quickly”转换为“quick”。

词干提取的过程如下：
1. 通过分词生成词元列表。
2. 从外部加载词干提取规则。
3. 对于当前词元，如果其在词干提取规则中已注册，则将其替换为关联的根形式；否则跳过该词元。

词干提取规则示例如下表：
| 变化形式 | 根形式 |
| ---- | ---- |
| refers, referred, referring | refer |
| quickly