.4  文本相似度计算

文本相似度计算是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文

本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念：共性和差异。共性指的是两个文本

之间共同拥有的信息或特征，而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越

小，它们之间的相似度就越高。

文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类，这种方法主要

关注文本中词语的出现频率和分布，通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方

法有余弦相似度、Jaccard  相似度等。其次是基于语义的方法分类，这种方法试图理解文本的含义

和上下文，通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法

（如  Word2Vec、GloVe  等）和基于主题模型的方法（如  LDA、PLSA  等）。最后是基于机器学习的方

法分类，这种方法利用机器学习算法来训练模型，通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于机器学习的方法有支持向量机（SVM）、神经网络等。

目前，在国内外，文本相似度计算已经取得了丰富的成果。国内方面，清华大学等机构的研究

者提出了基于深度学习的文本相似度计算方法，利用神经网络模型来捕捉文本的深层语义信息，实

现了较高的相似度计算精度。江苏师范大学的研究者提出了利用《新华字典》构建向量空间来做中

文文本语义相似度分析的方法，该方法在中文文本相似度计算方面取得了显著的效果。放眼国外，

Google  的研究者提出了  Word2Vec  算法，该算法将词语表示为高维向量空间中的点，通过计算点之

间的距离来衡量词语之间的相似度。Word2Vec  算法在文本相似度计算领域具有广泛的影响。斯坦

福大学等机构的研究者提出了  BERT  模型，该模型通过大量的无监督学习来捕捉文本的上下文信

息，可以实现高精度的文本相似度计算。BERT  模型在多项自然语言处理任务中均取得了优异的表

现。

2.5  本章小结

本章主要介绍了本项目中使用的四种关键技术与模型。这些技术主要基于大型语言模型，并且

依赖于  RAG  技术的原理。介绍了知识抽取技术，它利用先进的自然语言处理技术从文本中提取有意

义的信息和知识，随后讨论了文本处理中所使用的  RAG  技术，该技术可以显著提高大型语言模型在

专业领域的性能，增强信息检索的准确性和效率。最后探讨了在文本比对过程中所需的相似度计算

方法，这对于评估文本之间的相似程度至关重要。

非结构化文本数据通常非常稀疏，即包含大量的词汇但每个文档只使用其中的一小部分。而结

构化数据则可以通过合并相似信息来降低数据的稀疏性，这有助于生成更加紧凑和有效的嵌入向

量。

结构化数据可以实现更高效的特征提取。结构化数据通常已经按照特定的模式或结构进行了组

织，这使得我们可以更加高效地从中提取有用的特征（如标题、作者、摘要、关键词等）。这些特

征可以作为后续  Embedding  的输入，帮助生成具有更强区分性和泛化能力的嵌入向量。结构化数据

中的元素（如主题、类别、属性等）通常具有明确的含义，这些含义可以在  Embedding  过程中被保

留下来。因此，基于结构化数据的嵌入向量往往具有更强的解释性，有助于我们更好地理解模型的

预测结果和内部机制。

3.4  本章小结

本章介绍了研究所选文献数据的获取来源和途径。通过  Python  爬取的方式获取大部分文献数

据与元数据，对元数据进行基本处理，为后续分析提供帮助，丰富向量知识库的数据储备。随后为

了最大程度提高向量知识库的可信程度，对文献数据进行筛选，选出带有流程图，数据，输入输出

的英文文献，作为最后使用的数据。精细筛选后，使用  Unstructured  库进行数据预处理使其转化

为结构化数据。

向量知识库

向量知识库是一个高效、结构化的数据存储系统，它将各类数据（如文本、图像、音频等）转

化为向量形式进行存储。这种表示方式使得数据之间的相似性和关联性得以量化，从而支持更为精

确和高效的信息检索与数据分析。向量知识库使用特殊的数据结构和索引方法来优化查询效率，可

以快速地查询和计算相似度，支持高效的数据查询。这种表示方式使得向量知识库能够有效支持近

似搜索，即在巨大的数据集中快速找到与查询最为接近的项。同时，向量知识库不受传统关系型数

据库模式的限制，提供了更大的灵活性。它们能够处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频和

视频等非结构化数据。这种灵活性使向量知识库成为了人工智能和机器学习应用的理想选择。此

外，外部向量知识库的使用有助于减少模型生成与事实不符内容的“幻觉”问题，增强了输出的可

靠性。然而，整合外部向量知识库也带来了挑战，包括知识库的维护更新、检索效率以及与模型的

兼容性问题。尽管存在这些挑战，外部向量知识库仍然是提升  LLM  性能的有效途径之一。

在现代信息检索和数据管理系统中，向量知识库扮演了极为关键的角色。通过将文本数据转换

为向量形式，这种库不仅提升了数据的可访问性和处理效率，还为高级分析和机器学习应用提供了

强大的支持。以下详细讨论向量知识库在信息检索和数据管理中的具体优势。

1.  提升检索效率和准确性

向量知识库能够显著提高信息检索的效率和准确性。通过将文本转换为数值向量，信息检索可

以从传统的关键字搜索转变为基于向量的语义搜索，这使得搜索结果不再限于关键字的字面匹配，

而是能够捕捉到查询和文档之间的深层语义关系。

例如，一个典型的应用场景中，当用户查询“可再生能源的经济效益”时，即使文档中没有直

接提及这一准确短语，向量知识库也能够返回讨论风能和太阳能成本效益的相关文档，因为这些文

档与查询具有相似的语义向量

2.  支持复杂查询

传统的文本检索系统通常只能处理简单的查询，而向量知识库支持复杂的查询处理，包括模糊

匹配和多条件查询。这是因为向量表示能够在多维空间中表达各种语义关系，从而对查询的各个方

面进行解析和响应。例如，对“可再生能源的成本效益”进行查询，使用该语句的向量与向量知识

库中的文献进行匹配，计算相似度，得到相似度最高的两篇文献。继续检索文献的内容，进而对查

询内容进行回答。数据示例如表  4.1  所示。

3.  增强数据互操作性

向量化的数据易于与各种数据处理工具和分析平台集成，增强了不同系统间的数据互操作性。

这使得组织能够将知识向量库作为一个中心资源，在多个部门和应用之间共享和重用数据，从而减


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