Machine learning 句子相似度算法研究

我想实现一个句子相似性算法。是否可以使用序列预测算法来实现它？如果可能的话，我应该采用什么样的方法，或者是否有其他更适合句子相似性算法的方法，请分享您的观点。

您可以尝试将您的句子作为单独的文档，然后使用传统方法来查找文档之间的相似性。这里使用sklearn回答： 如果需要，可以尝试在tensorflow中实现相同的代码

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我还强烈建议阅读这个答案，它涵盖了更复杂的方法：

您可以尝试将您的句子作为单独的文档，然后使用传统的方法查找文档之间的相似性。这里使用sklearn回答： 如果需要，可以尝试在tensorflow中实现相同的代码

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我也强烈建议阅读这个答案，它涵盖了更复杂的方法：

你可以考虑使用<代码> DOC2VEC < /C>。每个句子（文档）都映射到一个n维空间。要查找最相似的文档

model.最相似（“documentID”）

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可以考虑使用<代码> DOC2VEC < /代码>。每个句子（文档）都映射到一个n维空间。要查找最相似的文档

model.最相似（“documentID”）

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感谢您的信息箴言。在您提到的第一个链接中，还有一个问题，您提到的解决方案是否类似于word2vec转换，我是否应该放弃使用序列预测的想法。@Anirudh抱歉，我没有回答你的第二个问题-在你原来的问题中没有关于序列预测的内容。谢谢你的信息箴言。在你提到的第一个链接中还有一个问题，你提到的解决方案是否类似于word2vec转换，我是否应该放弃使用序列预测的想法。@Anirudh抱歉，我没有关注你的第二个问题——在你最初的问题中，没有关于序列预测的内容。