22、解读语义相似度：从测量到可视化

解读语义相似度：从测量到可视化

在自然语言处理中，理解和解释语义相似度是一项重要的任务。本文将介绍如何从学习到的词嵌入中理解和解释语义相似度，包括测量相似度的方法以及如何在二维空间中可视化高维词嵌入之间的相似度。

1. 选择用于分析的词汇集合

在开始测量和解释语义相似度之前，需要确定一组含义多样且细微的词汇，并了解它们与其他相似词汇之间的语义关系。这里选择了两组不同的词汇：
- 第一组词汇 ：与电影评论或情感分类问题不一定相关，用于验证词嵌入是否捕捉到了词汇的某些细微差别。这组词汇包括：
- Basketball
- Lebron
- Ronaldo
- Facebook
- Media
其词汇分类关系如下：
mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; Sport([Sport]):::process --> Basketball([Basketball]):::process Sport --> FootballSoccer([Football/Soccer]):::process Sport --> Personality([Personality]):::process Personality --> Lebron([Lebron]):::process Personality --> Ronaldo([Ronaldo]):::process Media([Media]):::process --> Televis