16、自然语言处理中的机器学习技术：文本编码与相似度分析

自然语言处理中的机器学习技术：文本编码与相似度分析

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，机器学习技术发挥着至关重要的作用。从文本编码到文档分类和相似度分析，各种算法和模型不断涌现，为处理和理解自然语言提供了强大的工具。本文将深入探讨这些技术，包括文本编码、文档处理以及相似度查询等方面。

2. 模型与文档处理

2.1 句子嵌入模型

有一类模型可以对上下文中的单词进行编码，也被称为句子嵌入模型。例如，谷歌创建的通用句子编码器（Universal Sentence Encoder），它能将文本编码为高维向量，可用于各种自然语言任务。该预训练模型可在 TensorFlow Hub 上获取： https://tfhub.dev/google/collections/universal - sentence - encoder 。此模型有两种变体，一种使用 Transformer 编码器训练，精度较高；另一种使用深度平均网络（DAN）训练，精度较低。实际上，TensorFlow Hub 上有 11 种经过训练以执行不同任务的模型。

2.2 文档处理任务

文档处理主要涉及两个任务：文档分类和文档相似度比较。
- 文档分类 ：可以在不同粒度级别上执行，从文档级别到子句子级别。具体选择的级别取决于特定任务的要求。在机器学习中，可以使用多种方法进行文档分类，例如支持