ScholarGate
دستیار
Process / pipeline

Semantic Similarity Analysis

دو جمله می‌توانند کلمات کاملاً متفاوتی به کار ببرند اما معنای یکسانی داشته باشند، در حالی که دو جمله دیگر می‌توانند کلمات مشترک داشته باشند اما معنای متفاوتی را برسانند. شمارش کلمات هم‌پوشان این نکته را نادیده می‌گیرد. ایده اصلی این است که هر متن را با استفاده از یک مدل تعبیه (embedding model) در فضایی معنایی قرار دهیم، به گونه‌ای که متون با معنای مشابه در نزدیکی یکدیگر قرار گیرند. فاصله بین این نقاط سپس به عنوان امتیاز شباهت عمل می‌کند: امتیاز بالا برای جملات بازنویسی شده و امتیاز پایین برای متون نامرتبط.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Reimers, N. & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. EMNLP. link
  2. Agirre, E. et al. (2013). *SEM 2013 shared task: Semantic Textual Similarity. ACL (*SEM). link

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 1). Semantic Similarity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/text-mining/semantic-similarity

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateSemantic Similarity (Semantic Similarity Analysis). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/text-mining/semantic-similarity · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026