从EMD、WMD到WRD:文本向量序列的相似度计算
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发布时间：2024-10-01 19:45
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时间：2024-11-30 07:41
单位：追一科技
专长：NLP、神经网络
在NLP中，句子相似度比较常用的方法是将文本编码为向量，然后通过欧氏距离或余弦相似度衡量。然而，另一种方法是直接处理变长序列，比如Word2Vec或BERT转换后的向量序列，利用像WMD（Word Mover's Distance，推词机距离）和WRD（Word Rotator's Distance，旋转词距离）这样的工具进行精细比较。WMD基于Wasserstein距离，计算两个不同长度序列间的最短移动路径，而WRD在此基础上改进，使用余弦距离并考虑词向量的模长信息，使得相似度范围更易于理解。
WMD的计算涉及最优传输问题，利用线性规划求解，而WRD则在归一化处理时融入模长信息，更直观地反映词的重要程度。尽管这类方法效率相对较低，但理论上的优雅性和效果使其在某些场景中颇具吸引力。在实际应用中，可能会结合其他更快速的筛选方法，如下界公式，来减少WMD的计算量。
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