自然语言处理

传统方式 关键词匹配 最基础的问答匹配方式。 BM25 算法 经典的文本相关性评分算法。 语义分析 LSA（Latent Semantic Analysis） 潜在语义分析，通过奇异值分解（SVD）发现词语之间的潜在关系。 PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis） 概率潜在语义分析，基于概率模型的语义分析方法。 LDA（Latent Dirichlet Allocation） 潜在狄利克雷分配，经典的主题模型算法。 基于神经网络的文本匹配 Word2vec 词向量表示方法，将词语映射为低维稠密向量。 参考 掘金：文本匹配计算