📊 语义文本相似度比较 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现语义文本相似度比较功能。语义相似度是衡量两段文本在语义层面上的相似程度，广泛应用于搜索引擎、问答系统、文档聚类等应用场景。
基本原理¶
语义文本相似度比较利用预训练语言模型将文本转换为高维向量（嵌入表示），然后通过计算这些向量之间的相似度（通常是余弦相似度）来确定文本间的语义接近程度。与传统的基于关键词匹配的方法不同，这种方法能够捕捉到文本的深层语义信息。
Transformers.js 让我们能够在浏览器中直接使用强大的预训练模型（如BERT、Sentence-BERT等）来生成文本嵌入并计算相似度，无需后端服务器的支持。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现语义文本相似度比较的基本示例：
应用场景¶
- 智能搜索增强: 基于语义相似度而非关键词匹配搜索文档
- 问答系统: 判断用户问题与知识库中问题的相似度
- 文本聚类: 基于语义相似度对大量文本进行分组
- 抄袭检测: 检测文本之间的语义相似性
- 推荐系统: 基于内容相似度的推荐算法
- 自动客服: 将用户问题与常见问题进行匹配
高级应用¶
- 多语言相似度: 利用多语言预训练模型实现跨语言的语义相似度比较
- 领域特定应用: 使用特定领域微调过的模型（如医疗、法律或科技领域）得到更准确的相似度结果
- 批量处理: 同时比较一个文本与多个候选文本的相似度，实现最佳匹配查找
- 混合算法: 将语义相似度与TF-IDF等传统方法结合，实现更全面的文本比较