用Embedding尋找相似性的相關討論

Happy Lee 李昆謀
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Q: 餘弦距離與歐式距離計算相似度的差異,如果我要計算的是兩篇文章之間的內容的相似度,什麼比較適合?

A: 餘弦距離(Cosine Similarity)和歐式距離(Euclidean Distance)都是常見的相似度(或距離)度量方法。然而,對於文本的相似度比較,兩者有著顯著的差異。

餘弦距離是基於兩個向量的夾角來度量它們的相似度的。它比較的是兩個向量的方向,而不是它們的大小。換句話說,如果兩篇文章的主題相同,即使一篇文章長度比另一篇文章長得多,餘弦相似性仍可能是高的。這對於文本相似度的比較非常有用,因為我們通常對文章的主題或內容更感興趣,而不是文章的長度。

歐式距離是基於兩個點在空間中的實際距離來度量它們的相異度的。這種方法對於兩篇文章的長度非常敏感。如果一篇文章的長度遠大於另一篇文章,即使它們的內容非常相似,它們的歐式距離可能也會非常大。這在比較文本相似性時可能不是我們想要的。

因此,如果你要計算兩篇文章之間的內容相似度,餘弦相似度通常會是一個更好的選擇。你可以將每篇文章轉換為一個「詞袋」(bag-of-words)向量或一個TF-IDF向量,然後計算這兩個向量之間的餘弦相似度,以獲得兩篇文章的相似度。

Q: 「詞袋」(bag-of-words)向量或一個TF-IDF向量 跟取 word embedding 向量 有什麼不同?

A: "詞袋"(Bag of Words,BoW)、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和詞向量(Word Embeddings)都是將文本轉換為數字向量的技術,但它們在處理方式和捕捉信息的角度上有明顯的差異。

  • 詞袋(BoW): 這是最簡單的方法,每個文檔被表示為一個向量,向量的每一個元素對應於詞彙表(所有文檔中出現的所有詞的集合)中的一個詞,該元素的值是該詞在文檔中出現的次數。詞袋模型不考慮詞的順序,也不捕捉詞與詞之間的關係。
  • TF-IDF:這是一種在詞袋模型基礎上的改進。除了考慮每個詞在文檔中出現的次數(Term Frequency, TF)之外,它還考慮了該詞在所有文檔中出現的頻率(Inverse Document Frequency, IDF)。這意味著,如果一個詞在很多文檔中都出現,那麼它對於區別特定文檔的信息量就較少,應該被賦予較低的權重。
  • 詞向量(Word Embeddings): 這是一種將詞表示為高維空間中的向量的方法,這些向量是通過深度學習模型(如Word2Vec,GloVe等)在大量文本數據上學習得到的。詞向量不僅考慮了詞的頻率,而且還考慮了詞的上下文信息,能夠捕捉到詞與詞之間的語義和語法關係。例如,相似的詞會有相似的向量,詞與詞之間的關係可以通過向量運算來表示。

所以,相對於BoW和TF-IDF,詞向量提供了更為豐富和深入的文本表示。然而,選擇哪種表示方式取決於你的具體任務和可用的資源。例如,如果你的數據量較小,或者你的任務只需要基於單詞出現的頻率來做決策,那麼BoW或者TF-IDF可能就足夠了。但如果你需要捕捉到詞與詞之間的深層關係,那麼詞向量可能是更好的選擇。

Q: 我透過K-means將embedding向量分群,再利用embedding用餘弦距離做相似度計算,這群文章彼此的相似性會是高的嗎?

A: 是的,這個群組中的文章彼此的相似性通常會比較高。這是因為K-means聚類算法的目標就是將相似(在這裡,相似性是根據Embedding向量的歐式距離定義的)的觀察值分配到同一個群組。

然而,這並不一定意味著在這個群組內所有的文章都高度相似。例如,有些文章可能更靠近群組的中心,而有些文章可能位於群組的邊緣,與其他群組的文章相對較近。因此,即使K-means可以為您提供一個大概的分群,但您可能還需要進一步探索每個群組內部的結構,或者考慮使用更複雜的聚類算法,如密度基礎聚類(DBSCAN)或層次聚類。

在您的案例中,如果您取出一個群組,並使用餘弦距離來度量embedding向量之間的相似性,那麼在這個群組中,相似度高的文章組合應該會比較多。餘弦距離考慮的是向量的方向而不是大小,對於度量文章主題的相似性通常是很好的度量方法。

Q: 應該用什麼欄位來取得embedding,才會得到比較好的分群結果?是標題、摘要、或完整內文

A: 在大多數情況下,使用完整內文可能會給您提供最豐富的信息和最精確的相似度度量。然而,這也可能需要更多的計算資源,因為完整內文通常比標題和摘要要長得多。此外,如果文章很長,則可能需要使用更複雜的文本表示方法,例如文檔級別的embedding或者將文章分為段落或句子並分別取得embedding。

如果計算資源有限或者文章長度差異很大,使用摘要可能是一個不錯的折衷方案。如果文章的摘要質量很高並且很好地反映了文章的內容,則可以使用摘要來獲取與完整內文相當的結果。

最後,標題可能是最簡單和最快的選擇,但可能只能捕捉到文章內容的最表面信息。然而,在某些情況下,這可能已經足夠了,尤其是當您對捕捉文章的主要話題而不是細節內容感興趣時。

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