混合相似度算法详解
本文深入探讨基于定制神经网络的混合相似度 (hybridsimilarity) 算法，该算法用于衡量两段文本间的相似性。此混合模型巧妙地融合了词汇、语音、语义和句法相似性，从而得到一个更全面的相似度评分。
import numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.decomposition import TruncatedSVDfrom sentence_transformers import SentenceTransformerfrom Levenshtein import ratio as levenshtein_ratiofrom phonetics import metaphoneimport torchimport torch.nn as nnclass HybridSimilarity(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.bert = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') self.tfidf = TfidfVectorizer() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=384, num_heads=4) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(1152, 256), nn.ReLU(), nn.LayerNorm(256), nn.Linear(256, 1), nn.Sigmoid() ) def _extract_features(self, text1, text2): # 多维度特征提取 features = {} # 词汇相似度 features['levenshtein'] = levenshtein_ratio(text1, text2) features['jaccard'] = len(set(text1.split()) & set(text2.split())) / len(set(text1.split()) | set(text2.split())) # 语音相似度 features['metaphone'] = 1.0 if metaphone(text1) == metaphone(text2) else 0.0 # 语义嵌入 (BERT) emb1 = self.bert.encode(text1, convert_to_tensor=True) emb2 = self.bert.encode(text2, convert_to_tensor=True) features['semantic_cosine'] = nn.CosineSimilarity()(emb1, emb2).item() # 句法相似度 (LSA-TFIDF) tfidf_matrix = self.tfidf.fit_transform([text1, text2]) svd = TruncatedSVD(n_components=1) lsa = svd.fit_transform(tfidf_matrix) features['lsa_cosine'] = np.dot(lsa[0], lsa[1].T)[0][0] # 注意力机制 att_output, _ = self.attention( emb1.unsqueeze(0).unsqueeze(0), emb2.unsqueeze(0).unsqueeze(0), emb2.unsqueeze(0).unsqueeze(0) ) features['attention_score'] = att_output.mean().item() return torch.tensor(list(features.values())).unsqueeze(0) def forward(self, text1, text2): features = self._extract_features(text1, text2) return self.fc(features).item()def calculate_similarity(text1, text2): model = HybridSimilarity() return model(text1, text2)
核心组件
hybridsimilarity 模型整合了以下库和技术：
SentenceTransformer: 用于生成语义嵌入的预训练Transformer模型。Levenshtein ratio: 计算词汇相似度。Metaphone: 用于语音相似性分析。TF-IDF 和 TruncatedSVD: 通过潜在语义分析 (LSA) 实现句法相似性。PyTorch: 用于构建包含注意力机制和全连接层的自定义神经网络。
步骤详解
1. 模型初始化
HybridSimilarity 类继承自 nn.Module，并初始化：
基于 BERT 的句子嵌入模型 (all-MiniLM-L6-v2)。用于文本向量化的 TF-IDF 向量化器。多头注意力机制，用于捕捉文本对间的相互依赖关系。全连接神经网络，用于聚合特征并生成最终的相似度得分。
self.bert = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')self.tfidf = TfidfVectorizer()self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=384, num_heads=4)self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(1152, 256), nn.ReLU(), nn.LayerNorm(256), nn.Linear(256, 1), nn.Sigmoid())
2. 特征提取
_extract_features 方法计算多种相似性特征：
词汇相似度:
编辑距离 (Levenshtein ratio): 衡量将一个文本转换为另一个文本所需的字符级编辑次数。Jaccard 指标: 比较两个文本中唯一词集的重叠程度。
语音相似度:
元音素编码 (Metaphone): 检查两个文本的语音表示是否一致。
语义相似度:
使用 BERT 生成句子嵌入，并计算其余弦相似度。
句法相似度:
使用 TF-IDF 向量化文本，并通过 TruncatedSVD 应用潜在语义分析 (LSA)。
注意力机制:
将多头注意力机制应用于嵌入，并使用平均注意力分数作为特征。
3. 神经网络聚合
提取的特征被连接起来，并通过全连接神经网络进行处理。网络预测 0 到 1 之间的相似度分数。
4. 用法示例
calculate_similarity 函数初始化模型并计算两个输入文本间的相似度。
text_a = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"text_b = "A fast brown fox leaps over a sleepy hound"print(f"Similarity coefficient: {calculate_similarity(text_a, text_b):.4f}")
该函数调用 HybridSimilarity 模型并输出一个介于 0（完全不相似）和 1（完全相同）之间的浮点数，表示相似度得分。
总结
hybridsimilarity 算法是一种强大的方法，它将文本相似性的多个维度整合到一个统一的模型中。通过结合词汇、语音、语义和句法特征，该混合方法能够进行细致而全面的相似性分析，使其适用于重复检测、文本聚类和推荐系统等多种任务。
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