.4 文本相似度计算</p>

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</p>

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</p>

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</p>

小，它们之间的相似度就越高。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

（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</p>

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。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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，</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

现。</p>

2.5 本章小结</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

方法，这对于评估文本之间的相似程度至关重要。</p>

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</p>

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</p>

量。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

预测结果和内部机制。</p>

3.4 本章小结</p>

本章介绍了研究所选文献数据的获取来源和途径。通过 Python 爬取的方式获取大部分文献数</p>