.4 文本相似度计算

文本相似度计算是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文

本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念：共性和差异。共性指的是两个文本

之间共同拥有的信息或特征，而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越

小，它们之间的相似度就越高。

文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类，这种方法主要

关注文本中词语的出现频率和分布，通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方

法有余弦相似度、Jaccard 相似度等。其次是基于语义的方法分类，这种方法试图理解文本的含义

和上下文，通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法

（如 Word2Vec、GloVe 等）和基于主题模型的方法（如 LDA、PLSA 等）。最后是基于机器学习的方

法分类，这种方法利用机器学习算法来训练模型，通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于机器学习的方法有支持向量机（SVM）、神经网络等。

目前，在国内外，文本相似度计算已经取得了丰富的成果。国内方面，清华大学等机构的研究

者提出了基于深度学习的文本相似度计算方法，利用神经网络模型来捕捉文本的深层语义信息，实

现了较高的相似度计算精度。江苏师范大学的研究者提出了利用《新华字典》构建向量空间来做中

文文本语义相似度分析的方法，该方法在中文文本相似度计算方面取得了显著的效果。放眼国外，

Google 的研究者提出了 Word2Vec 算法，该算法将词语表示为高维向量空间中的点，通过计算点之

间的距离来衡量词语之间的相似度。Word2Vec 算法在文本相似度计算领域具有广泛的影响。斯坦

福大学等机构的研究者提出了 BERT 模型，该模型通过大量的无监督学习来捕捉文本的上下文信

息，可以实现高精度的文本相似度计算。BERT 模型在多项自然语言处理任务中均取得了优异的表

现。

2.5 本章小结

本章主要介绍了本项目中使用的四种关键技术与模型。这些技术主要基于大型语言模型，并且

依赖于 RAG 技术的原理。介绍了知识抽取技术，它利用先进的自然语言处理技术从文本中提取有意

义的信息和知识，随后讨论了文本处理中所使用的 RAG 技术，该技术可以显著提高大型语言模型在

专业领域的性能，增强信息检索的准确性和效率。最后探讨了在文本比对过程中所需的相似度计算

方法，这对于评估文本之间的相似程度至关重要。

非结构化文本数据通常非常稀疏，即包含大量的词汇但每个文档只使用其中的一小部分。而结

构化数据则可以通过合并相似信息来降低数据的稀疏性，这有助于生成更加紧凑和有效的嵌入向

量。

结构化数据可以实现更高效的特征提取。结构化数据通常已经按照特定的模式或结构进行了组

织，这使得我们可以更加高效地从中提取有用的特征（如标题、作者、摘要、关键词等）。这些特

征可以作为后续 Embedding 的输入，帮助生成具有更强区分性和泛化能力的嵌入向量。结构化数据

中的元素（如主题、类别、属性等）通常具有明确的含义，这些含义可以在 Embedding 过程中被保

留下来。因此，基于结构化数据的嵌入向量往往具有更强的解释性，有助于我们更好地理解模型的

预测结果和内部机制。

3.4 本章小结