注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列三十二

语义相似度概念及入门

语义相似度(semantic similarity) 是指文本或词语之间在涵义或语义内容上相像的程度。在很多NLP任务中，都涉及到语义相似度的计算，例如：在搜索场景下（对话系统、问答系统、推理等），query和Doc的语义相似度；feeds场景下Doc和Doc的语义相似度；在各种分类任务，翻译场景下，都会涉及到语义相似度语义相似度的计算。
基于语义理解的文本相似度计算方法与基于统计学的计算方法不同，此方法不需要大规模的语料库，也不需要长时间和大量的训练，一般需要一个具有层次结构关系的语义词典，依据概念之间的上下位关系或同义关系进行计算。文本的相似性计算大多是依赖于组成此文本的词语，基于语义理解的相似度计算方法也不例外，一般都是通过计算语义结构树中两词语之间的距离来计算词语的相似度。因此，一般会用到一些具有层次结构关系的语义词典，如WordNet、HowNet、同义词词林等。基于语义词典的文本相似度计算方法很多，有的通过计算词语在 WordNet 中由上下位关系所构成的最短路径来计算词语的相似度；也有的根据两词语在词典中的公共祖先结点所具有的最大信息量来计算词语的相关度；国内也有通过知网或同义词词林来计算词语的语义相似度的方法。

同义词词林

同义词词林主要用来衡量词和词之间的语义相似度，是人工整理的一个词典。下一篇文章给大家介绍基于同义词词林的语义相似度计算方式。

总结

此文章有对应的配套新书教材和视频：

【配套新书教材】
《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。
全书共分为19章，详细讲解中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注、文本相似度算法、语义相似度计算、词频-逆文档频率(TF-IDF)、条件随机场、新词发现与短语提取、搜索引擎Solr Cloud和Elasticsearch、Word2vec词向量模型、文本分类、文本聚类、关键词提取和文本摘要、自然语言模型（Language Model）、分布式深度学习实战等内容，同时配套完整实战项目，例如对话机器人实战、搜索引擎项目实战、推荐算法系统实战。
本书理论联系实践，深入浅出，知识点全面，通过阅读本书，读者不仅可以理解自然语言处理的知识，还能通过实战项目案例更好地将理论融入实际工作中。

【配套视频】
自然语言处理NLP原理与实战 视频教程【陈敬雷】
视频特色：《自然语言处理NLP原理与实战》包含了互联网公司前沿的热门算法的核心原理，以及源码级别的应用操作实战，直接讲解自然语言处理的核心精髓部分，自然语言处理从业者或者转行自然语言处理者必听视频！

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