文本相似度，一件可大可小的事情
问题出现，为什么需要文本相似度
相似度的实现思考
第一种思考
第二种思考
中文是有词，但又未分词的
词与词不同权
语义相似度
相似度的扩展
分类
聚类
搜索
实体相似度
广义语义相似度
（两个月前开始写的，然后就没灵感……）
问题出现，为什么需要文本相似度
于小文是一个普通程序员，业余的时候会做一些自己的网站，最近他做了一个问答社区，就是大家有什么问题都可以在上面问，然后也会有热心网友来解答的网站。
最近他发现一个问题，很多人在提问的时候都会重复，所以他希望有一个功能，就是假设新问题跟已经有的问题相似，就直接推给答案，就避免了重复提问和解答，以及找到解答的时间了。
那么问题就很清楚的定义了，新问题（文本）与已有的问题（文本）之间怎么算重复问题？
我们能否通过设计一个相似度函数，通过调用 Similar（新问题，老问题），把每个老问题都计算一边，就判断出是否相似。
于小文心里开始盘算怎么做。
相似度的实现思考
第一种思考
于小文发现“日本多大”，“日本大小”，我们把第一个问题进行一些步骤的修改，就可以变成第二个问题。
例如我们去掉第一个词的“多”字，变成“日本大”，然后我们再最后插入一个“小”字，就变成了“日本大小”。
也就是说一个文本总能通过进行N种如增加一个字、删掉一个字、修改一个字等等这样的方法就能变成另一个方法。
那么显然两个文本越相似，需要进行的这样的操作就越少。然后于小文查了一下发现这种方法被称为：Edit Distance
>>> # !pip install editdistance
>>> import editdistance
>>> editdistance.eval('日本多大', '日本大小')
2第二种思考
假设我们说文本“日本多大的面积”，和文本“日本面积多大”，一个想法是，这两个文本中有很多字一样，那么我们假设文本是由单个的字组成的集合，那么最简单的的方法是，判断两个集合交集来多少。我们知道集合中的元素是不能重复的，也就是说两个文本中相同字符的数量除以全部字符的数量，不就是一个相似度了吗？似乎这个想法不错。
a = '日本多大的面积'
b = '日本面积多大'
len(set(a) & set(b)) / len(set(a) | set(b))
0.8571428571428571后来于小文上网查了下，发现这种方法有个很高大上的名字，叫：Jaccard Distance
中文是有词，但又未分词的
我们知道英文大部分情况是以空格分割的一个一个单词，但是中文并没有，中文只是有时候会有一些标点符号而已。那么就带来一个问题，比如说有人想问时间，那么“日本时间”和“本日时间”显然不是一个时间，但是如果按照刚才的算法，它们相似度就是100%了。
所以我们有两种可能的方法：
用某个方法将中文分词切割，不以字符为最小单位，以词为最小单位
我们发现字符和字符之间的关联，是有意义的，比如我们把“日本时间”，每两个字连一起，就是有了“日本，本时，时间”，其中“日本”和“时间”都是有意义的，而如果把“本日时间”也这样分割得到的就是“本日，日时，时间”，也就是本来100%的相似度，在2元字符组合的情况下只有一个词“时间”相同了。我们把这种方法一般称为2-gram，相对的，也有3-gram，或者N-gram。
因为分词需要引入额外的分词工具，所以于小文决定先试试2的效果，然后于小文很喜欢正则表达式的各种技巧，决定装个逼。
>>> re.findall('(?=(.{2}))', '日本时间')
['日本', '本时', '时间']
>>> re.findall('(?=(.{2}))', '本日时间')
['本日', '日时', '时间']
>>>
>>> a = set(re.findall('(?=(.{2}))', '日本时间'))
>>> b = set(re.findall('(?=(.{2}))', '本日时间'))
>>> len(a & b) / len(a | b)
0.2用2-gram方法分了5个词，只有“时间”是一样的，所以相似度一下来就从100%降到了20%
词与词不同权
于小文发现了一个问题，有些问题中有很多“废话”，例如
日本的面积到底有多大？
日本的大小？
我家的面积到底有多大？
显然第一个问题和第二个问题是一个问题，但是如果按照上面的算法，夏然第一个问题和第三个问题重复的词更多。
于小文脑海中的第一个想法：去掉“没用的”词，例如去掉“到底”，“有”，“的”，这种经常在问题中出现但是又没什么实际意义的词。
如果这么做确实能解决一部分问题，不过引申出另外的问题，一个是很难判断哪些词真的没用，例如“游戏到底是什么？”，这里的“到底”就似乎很有用。另一个问题是，这些词可能有很多很多，人工添加很累。
然后于小文发现，有用的词往往是不常见的，没用的词往往是常见的，例如“的”，“有”都很常见，但是“日本”，“面积”在日常说话中并不常见。
所以一个显而易见的方法就是给不常见的词一个很高的权重，常见的词给一个低权重。这个权重只要通过对所有已有的问题都统计一下就可以了，可以以中文分词为基础也可以以2-gram为基础，如果完全没出现的词可以给一个比较高的权重。
于小文的另一个发现，是问题中，经常提及的词，应该是重要的，例如一个问题是：“switch到底哪好了我发现好多人都买了switch”，这里switch提到了两次，应该是一个比较重要的词。如果我们仅仅用所有问题统计的词权重就忽略了问题（当前文本）本身中的特性（权重），于是决定把这两个特性结合一下。
然后于小文搜了一下发现这个叫TFIDF。
语义相似度
于小文发现有些问题中的重要词完全不一样，但是确实是指同一个东西？
有人问：“厕所怎么装修”，有人问“洗手间怎么装修”，“洗手间”和“厕所”应该是一个意思，吧？但是显然它们从文本上没有任何相似性。
也就是说这两个词从“字符”级别上完全没相似性，但是从“含义”上有相似性。
那么怎么判断这个“含义”相似性呢？
还是先来朴素的想法，于小文最容易想到的方法是，我维护一个列表，这里面列出所有的能找到的同义词，例如WoW可能跟魔兽世界是一个词，厕所和跟洗手间，然后在判断问题相似性的时候把此表中出现的词都尝试一下，也许每次选取一个在遍历尝试过程中最高的相似度就好。
这个方法显然是有问题的，一个最直接的问题是同义词并没有那么好找，而且人们也在不断的发明新词。
必须，得换一个高级点的思路了……
高级思路警告。
假设我们有一个神奇的函数，例如叫他T，T可以把输入的词，都转换为一个真实且唯一的含义的某个符号，也就是说它有一个如下的性质：
T（厕所） = T（洗手间）
因为厕所和洗手间的含义相同，它们经过T转换后的符号也肯定相同。
那么T还有什么性质呢，就是我们从句子的其他词（上下文）中是可以预测到T的。
那么怎么找到T呢？这里需要一个填空题一样的技巧。
例如我们说填空题：“我来到了海边，放眼望去一片（）”，括号里面填什么？
我们假设答案是填“蓝”或者“蓝色”吧，因为填这两个都可以满足含义，所以我们可以知道 T（蓝） = T（蓝色）。
我们把这类填空题也定义为一个函数，例如叫V，所以可以得到下面的关系：
V(我来到了海边，放眼望去一片) = T(蓝色) = T(蓝)
当然在实际上我们其实并不需要完全等于，所以粗略的也可以把上面修改为：
V(我来到了海边，放眼望去一片) ≈ T(蓝色) ≈ T(蓝)
也就是说我们假设找到了函数T和V，就可以让“蓝色”、“蓝”，归一到一个一致或至少差不多的符号上，这样就可以用这两个字符之间的相似度来代替它们的字符相似度，也就是可以让“厕所”和“洗手间”等价。
我们把“差不多的符号”，修改为“差不多相似”的向量，把T函数定义为一个从符号集合到向量集合的单射函数，把函数V定义为某种线性或非线性函数。而这两个函数都是可以通过机器学习的反向传播算法得到的。
那么为什么需要填空题呢，因为填空题不需要太多额外的处理，只要我们从一个完整句子挖空一个词就可以了，非常容易得到。
而且我们也不需要设计T(蓝色) ≈ T(蓝)的部分，只要我们通过训练能使得函数T和函数V满足：
V(我来到了海边，放眼望去一片) ≈ T(蓝色)
V(我来到了海边，放眼望去一片) ≈ T(蓝)
自然可以得到 T(蓝色) ≈ T(蓝)
以上是Word2vector的某种解释。
V(我来到了海边，放眼望去一片) ≈ T(蓝) 可以理解为基于V得到T(蓝)的概率，我们一般把这样构建词之间概率关系称为语言模型。
相似度的扩展
分类
于小文遇到一个问题，有很多人不仅仅是为了提问，也是会去看看别人问的问题都有什么。这个时候最好能把问题做一些分类。
但是于小文只会用相似度，于是想，什么是分类？
假设我们有分类A、B、C，新来一个问题x，那么所谓分类不就是看x跟A、B、C哪个相似？或者说跟A、B、C里面的哪些问题相似？
所以一个最朴素的想法是这样的：假设问题x跟A、B、C里面所有的问题都比较一下相似度，然后看排前n个最相似的问题都是分别属于A、B、C哪些里面的，投个票，就好了。
这个算法基本上是K-Nearest-Neighbour
聚类
那么我现在没有A、B、C这些个分类啊？
一个方法是于小文辛苦一点，自己先把问题都过一遍，按照某个标准，分个几万个问题，先把A、B、C都先大概分出来。
但是于小文很懒，真的很懒。
相似的问题总是相似的 —— 于小文我们假设我们要把问题分成10类，假设我们每类先随机放入一个问题。第11个问题，看它跟这10个分类里面的问题哪个最相似，哪个最相似就放入里面，这样不断的往里放。当然还要注意就是分类里面已有的问题，如果它其实跟本身分类的问题都不太相似，反而跟别的分类的一些问题更相似，就挑出来放到别的分类里面。
重复上面两个过程，不就是把相似的都放一起了？
然后于小文只需要大概看看每个分类，给一些明确的分类起个名字就好了
这个算法基本上是K-means
搜索
搜索和聚类、分类其实差不多，我们可以认为语义搜索从某种意义上来说，是拿搜索中的“查询语句”去找已有资料库中的最相似的资料。
这方面首先我们需要有一种判断相似度的方法，其次是可能构建分层次的搜索方法。
例如先进行粗力度的大范围搜索，例如用annoy库，或者jina这样的引擎。
然后可以再进行某些细粒度的排序，例如用某种Siamese Networks的复杂模型，最终得到结果。
实体相似度
“大家给我推荐个笔记本呗？能玩游戏的”
“大家给我推荐个笔记本呗？要书写流畅的”
上面两个笔记本是一个意思吗？当然是有可能的了，只靠纸笔也是可以玩龙与地下城跑团游戏的，也有笔记本因为带有触摸屏幕也是涉及到书写是否流畅的。但是，显然更可能的是，第一个问题是希望推荐笔记本电脑，第二个是希望推荐书写用的纸质笔记本。
那么怎么区别上面两个问题呢，那就需要我们首先知道我们要对比的是“笔记本”这个实体，在这个基础上判断两句话的相似度。因为相似度实际上是我们的目标定义的，例如我们可以说两个句子都是推荐东西时就是相似的，这样定义的话，上面两句话其实是相似的。我们也可以定义，两个句子提到的实体是一致的时候才是相似的，这就需要对具体实体进行判断了。
假设我们对实体进行相似度判断，就需要这个实体的上下文，在这里可以简单理解为句子里的其他词汇，因为这些词汇可以帮助我们定义这个实体到底是什么，所以是我们所需的上下文。
这个任务也很类似实体链接（Entity Linking）和分面情感分析（Aspect-base Sentiment Analysis）。
广义语义相似度
广义语义相似度，于小文发明的词？当我们把语义相似度扩展到广义，比如说文字的语义相似度可以用一个复杂的函数（模型）表达的时候，相似度实际上就可以是很多东西了。
例如我们说文本分类模型，本质上是对新来的样本，是模型去判断它和学过的样本的相似度对比并最终打分、聚合而得到的结果。
例如我们说记忆与联想，本质上是我们在脑中进行某种相似度搜索，而得到的答案。
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