API för semantisk likhet

Vad är semantisk likhet?

Semantisk likhet handlar om att avgöra om två textstycken har samma innebörd eller inte.

Du kanske till exempel vill veta om de två följande textblocken talar om samma sak:

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.

De talar helt klart om samma sak och har i stort sett samma innebörd.

Om dessa två textblock skickas till en semantisk likhetsmodell skulle resultatet bli 0,90, vilket innebär att de två inmatningarna enligt modellen har samma innebörd. Å andra sidan skulle en låg poäng indikera att inmatningarna inte har samma betydelse.

Substantiv i bitar

Varför använda semantisk likhet?

Kvaliteten på semantisk likhet har nyligen förbättrats dramatiskt och har lett till många intressanta tillämpningar. Här är några exempel:

Kontroll av plagiat

Tack vare semantisk likhet kan du automatiskt upptäcka om ett textstycke är en parafras av ett annat textstycke.

Semantisk sökning

Moderna sökmotorer måste kunna identifiera avsikten bakom en sökbegäran och sedan matcha denna avsikt mot en stor mängd textprover. Detta är ett utmärkt användningsområde för semantisk likhet.

Yttranden Analys

Tack vare semantisk likhet är det möjligt att analysera en enorm mängd tweets, konversationer, kommentarer ... och sedan upptäcka vissa trender ur dem.

System för rekommendationer

När det gäller innehållsrekommendationer (t.ex. nyheter, artiklar, produkter eller filmer) kan semantisk likhet användas för att rekommendera objekt som är semantiskt relaterade till de objekt som en användare tidigare har gillat, tittat på eller köpt. Genom att analysera det semantiska innehållet i artiklar kan system identifiera och föreslå andra artiklar med liknande teman eller ämnen, vilket förbättrar personalisering och användarengagemang.

NLP Clouds API för semantisk likhet

NLP Cloud föreslår ett API för semantisk likhet som gör att du kan utföra semantisk likhet direkt, baserat på Sentence Transformers-modeller som Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2 och mer.
Svarstiden (latency) är låg för dessa modeller.

För mer information, se vår dokumentation om semantisk likhet här.

Att testa semantisk likhet lokalt är en sak, men att använda det på ett tillförlitligt sätt i produktionen är en annan sak. Med NLP Cloud kan du göra både och!

Försök med semantisk likhet
gratis

Vanliga frågor och svar

Vad är semantisk likhet?

Semantisk likhet är ett mått på i vilken grad två textstycken (t.ex. ord, fraser eller dokument) är relaterade med avseende på betydelse eller sammanhang. Det används ofta inom naturlig språkbehandling och informationssökning för att avgöra hur lika två textstycken är med avseende på deras semantiska innehåll.

Hur mäts semantisk likhet?

Semantisk likhet mäts med hjälp av olika beräkningsmodeller och algoritmer som analyserar betydelsen av ord, fraser eller meningar och kvantifierar i vilken grad de är relaterade i betydelse. Teknikerna inkluderar cosinuslikhet på ordinbäddningar, som de som genereras av Word2Vec- eller BERT-modeller, samt mer komplexa modeller som tar hänsyn till kontextuella nyanser eller hierarkiska relationer inom ontologier.

Vad är skillnaden mellan semantisk likhet och semantisk sökning?

Semantisk likhet och semantisk sökning använder vanligtvis samma tekniker under huven, men semantisk likhet jämför 2 textstycken medan semantisk sökning jämför 1 textstycke med många dokument.

Vad är skillnaden mellan semantisk likhet och semantiskt släktskap?

Semantisk likhet mäter i vilken grad två ord eller fraser är synonyma, med fokus på deras likhet när det gäller betydelse i samma sammanhang. Semantisk relatering omfattar däremot alla typer av semantiska relationer mellan begrepp, inklusive antonymi, medlemskap, del-hel-relationer etc., och täcker därmed ett bredare spektrum av kopplingar än enbart likhet.

Vilka verktyg och resurser finns tillgängliga för forskare som arbetar med semantisk likhet?

Forskare som arbetar med semantisk likhet har tillgång till olika verktyg för bearbetning av naturligt språk och bibliotek som Word2Vec, GloVe och BERT för generering av inbäddning, tillsammans med datamängder som WordSim-353, SentEval och SimLex-999 för utvärdering. Plattformar som TensorFlow och PyTorch tillhandahåller dessutom omfattande miljöer för implementering och experimenterande med neurala nätverksmodeller relaterade till semantiska likhetsuppgifter.

Hur utvärderar man noggrannheten i semantisk likhet?

För att utvärdera noggrannheten i semantisk likhet använder man vanligtvis referensdatauppsättningar som innehåller par av texter som har kommenterats med mänskligt bedömda likhetspoäng, och jämför sedan dessa med de poäng som genereras av den semantiska likhetsmodellen med mätvärden som Pearson-korrelation, Spearmans rangkorrelation eller medelkvadratfel (MSE). Ju närmare modellens resultat ligger de mänskligt bedömda resultaten, desto mer exakt anses modellen vara.

Vilka språk stöder ert AI API för semantisk likhet?

Vi stöder semantisk likhet på 50 språk

Kan jag testa ert API för semantisk likhet gratis?

Ja, som alla modeller på NLP Cloud, kan den semantiska likheten API-slutpunkten testas gratis

Hur hanterar ert AI API datasekretess och datasäkerhet under processen för semantisk likhet?

NLP Cloud fokuserar på dataintegritet genom design: vi loggar eller lagrar inte innehållet i de förfrågningar du gör på vårt API. NLP Cloud är både HIPAA- och GDPR-kompatibel.
Försök med semantisk likhet
gratis