使用深度LSTM双子网络进行文本相似度计算

使用深度LSTM双子网络进行文本相似度计算

deep-siamese-text-similarityTensorflow based implementation of deep siamese LSTM network to capture phrase/sentence similarity using character/word embeddings项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-siamese-text-similarity

在这个实验性质的项目中，我们探索了一个基于TensorFlow实现的深层双子LSTM网络，用于捕捉短语和句子的相似性，利用字符级别的嵌入。这个开源代码提供了两种任务的学习架构：

1. 基于字符嵌入的短语相似度学习。
2. 基于词级别嵌入的句子相似度学习。

项目技术分析

该项目的核心是一个多层的双子LSTM网络，采用欧氏距离的对比损失函数来学习输入对之间的相似性。对于短语任务，模型通过学习字符级的嵌入来识别结构或句法上的相似性。而对于句子任务，模型则利用预训练的词向量来识别语义上的相似性。

应用场景

有了足够的训练数据，该模型可以学习到以下类型的文本相似性：

• 翻译或缩写（如IBM与International Business Machines）
• 多余单词（例如，"他很聪明"与"他是一个明智的人"）
• 类似语义（如"He is cooking a dessert"与"Pudding is being cooked."）
• 错误拼写（比如，"Sir J J Smith"与"Johnson Smith"）
• 组合（"Beam inc"与"Beam Incorporate"）
• 总结（"Someone is travelling countryside"与"He is travelling to a village."）

项目特点

• 灵活性：无论是在字符层面还是在词汇层面，模型都能适应各种类型的相似性任务。
• 高效性：经过适当的训练，模型能够在大量语料上进行准确的相似度评估。
• 可扩展性：可以使用不同来源的预训练词嵌入和自定义训练数据集进行微调。
• 易于使用：提供简洁的命令行接口，便于训练和评估模型。

如何开始

要运行此项目，你需要一个支持numpy 1.11.0、tensorflow 1.2.1、gensim 1.0.1和nltk 3.2.2的环境。训练和评估模型分别使用train.py和eval.py脚本，并且提供了详细的参数选项。

尽管该项目主要用于研究目的，但对于那些想深入理解文本相似度计算或想要在自己的应用中实施此类解决方案的人来说，这是一个极具价值的资源。

参考文献：

1. Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks
2. Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity

现在，是时候尝试这个强大的工具，用它来挖掘文本中的隐藏关系并推动你的自然语言处理项目向前发展了。

deep-siamese-text-similarityTensorflow based implementation of deep siamese LSTM network to capture phrase/sentence similarity using character/word embeddings项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-siamese-text-similarity