估计句子之间“近似”语义相似性的好方法有以下几种:
- 基于词向量的方法:这种方法使用预训练的词向量模型(如Word2Vec、GloVe等)将每个单词表示为向量,并通过计算向量之间的距离来估计相似性。
- 基于主题模型的方法:这种方法使用主题模型(如LDA等)来提取文本中的主题,并计算主题之间的相似性。
- 基于深度学习的方法:这种方法使用深度学习模型(如RNN、LSTM、Transformer等)来提取文本中的特征,并计算特征之间的相似性。
- 基于知识图谱的方法:这种方法使用知识图谱中的实体和关系来表示文本中的概念和关系,并计算实体和关系之间的相似性。
这些方法可以单独或组合使用,以获得更准确和可靠的相似性估计结果。