意味的類似性API

意味的類似性とは何か？

意味の類似性とは、2つのテキストが同じ意味を持つかどうかを検出することである。

例えば、次の2つのテキストブロックが同じことを話しているかどうかを知りたいかもしれない：

Batch inference is very powerful because it will take almost the same time for your model to address several requests as it takes to address 1 request. Under the hood some operations will be factorized, so that instead of doing everything n times, the model only has to do it once.

Batch inference is a good way for your model to address more requests faster. Some operations are actually factorized in order to do things only once.

両者は明らかに同じことを言っているし、ほとんど同じ意味を持っている。

これらの2つのテキストブロックを意味類似モデルに送ると、0.90のようなスコアが返される。一方、低いスコアは、入力が同じ意味を持っていないことを示す。

名詞のチャンク

なぜ意味的類似性を使うのか？

意味的類似性の質は最近劇的に向上し、多くの興味深いアプリケーションにつながっている。以下はその例である：

盗作チェック

意味的類似性のおかげで、あるテキストが他のテキストの言い換えであるかどうかを自動的に検出できる。

セマンティック検索

現代の検索エンジンは、検索リクエストの背後にある意図を検出し、その意図を大量のテキストサンプルと照合できなければならない。これは意味的類似性のための素晴らしいアプリケーションです。

意見分析

意味的類似性のおかげで、膨大な量のツイート、会話、コメント...を分析し、そこからいくつかの傾向を検出することができる。

NLPクラウドのセマンティック類似性API

NLP Cloudは、Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2などのSentence Transformersモデルに基づいて、すぐに意味的類似性を実行できるAPIを提案します。
これらのモデルはレスポンスタイム（待ち時間）が短い。

詳細については、意味的類似性に関するドキュメントを参照してください。これ.

意味的類似性をローカルでテストするのは一つのことですが、本番でそれを確実に使うのはまた別のことです。NLPクラウドを使えば、その両方を行うことができます！

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よくある質問

意味的類似性とは何か？

意味的類似度とは、2つのテキスト（単語、フレーズ、文書など）が意味や文脈においてどの程度関連しているかを表す尺度である。自然言語処理や情報検索において、2つのテキストがその意味内容においてどの程度類似しているかを判断するためによく使用される。

意味的類似性はどのように測定されるのか？

意味的類似性は、単語、フレーズ、または文の意味を分析し、それらの意味がどの程度関連しているかを定量化する、さまざまな計算モデルやアルゴリズムを使用して測定される。その手法には、Word2VecやBERTモデルによって生成されるような単語埋め込みに対する余弦類似度や、文脈的なニュアンスやオントロジー内の階層関係を考慮したより複雑なモデルが含まれる。

意味的類似性と意味的検索の違いは何ですか？

セマンティック類似性とセマンティック検索は通常、同じテクニックを使うが、セマンティック類似性は2つのテキストを比較するのに対し、セマンティック検索は1つのテキストを多くの文書と比較する。

意味的類似性と意味的関連性の違いは何ですか？

意味的類似度は、2つの単語や語句が同義である度合いを測定するもので、同じ文脈における意味の類似性に焦点を当てる。対照的に、意味的関連性は、反意語、メンバーシップ、部分と全体の関係などを含む概念間のあらゆるタイプの意味的関係を包含するため、単なる類似性を超えてより広い範囲のつながりをカバーする。

意味論的類似性に取り組む研究者が利用できるツールやリソースは？

意味的類似性に取り組む研究者は、埋め込み生成のためのWord2Vec、GloVe、BERTのような様々な自然言語処理ツールやライブラリを、評価のためのWordSim-353、SentEval、SimLex-999のようなデータセットとともに利用できる。さらに、TensorFlowやPyTorchのようなプラットフォームは、意味的類似性タスクに関連するニューラルネットワークモデルの実装と実験のための包括的な環境を提供します。

意味的類似性の精度を評価するには？

意味的類似性の精度を評価するために、通常、人間が判断した類似性スコアでアノテーションされたテキストのペアを含むベンチマークデータセットを使用し、ピアソン相関、スピアマンの順位相関、または平均二乗誤差（MSE）などのメトリクスを使用して、これらを意味的類似性モデルによって生成されたスコアと比較します。モデルのスコアが人間が判定したスコアに近ければ近いほど、モデルの精度が高いとみなされる。

御社のAI APIは、意味的類似性のためにどのような言語をサポートしていますか？

私たちは、50の言語の意味的類似性をサポートしています：アルバニア語、アラビア語、アルメニア語、ブルガリア語、ビルマ語、カタロニア語、中国語（簡体字）、中国語（繁体字）、クロアチア語、チェコ語、デンマーク語、オランダ語、英語、エストニア語、フィンランド語、フランス語、フランス語（カナダ）、ガリシア語、ドイツ語、グルジア語、ギリシャ語、グジャラート語、ヘブライ語、ヒンディー語、ハンガリー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、クルド語、ラトビア語、リトアニア語、マケドニア語、マレー語、マラーティー語、モンゴル語、ノルウェー語、ペルシャ語、ポーランド語、ポルトガル語、ポルトガル語（ブラジル）、ルーマニア語、ロシア語、スロバキア語、スロベニア語、セルビア語、スペイン語、スウェーデン語、タイ語、トルコ語、ウクライナ語、ウルドゥー語、ベトナム語