Существует ли алгоритм, определяющий семантическое сходство двух фраз?

На это есть короткий и длинный natural-language-processing ответ.

Краткий ответ:

Используйте algorithm-design WordNet::Similarity Perl package. Если Perl не является вашим algorithm-design предпочтительным языком, проверьте nlp WordNet project page в Принстоне или поищите semantic-meaning в Google библиотеку-оболочку.

Длинный algorithm ответ:

Определение сходства natural-language слов – сложный вопрос, и semantics исследования в этой области semantics все еще очень активны. Чтобы nlp вычислить сходство, вам нужно algorithms подходящее представление natural-language значения слова. Но что может быть nlp представлением значения, скажем, «стул»? На algorithm-design самом деле, какое есть точное text-analysis значение слова «стул»? Если semantics вы будете долго и упорно text-analysis думать об этом, это перевернет natural-language ваш разум, вы слегка сойдете semantic-meaning с ума и, наконец, начнете computational-linguistics исследовательскую карьеру algorithm в области философии или компьютерной algorithms лингвистики, чтобы найти algorithm истину™. И философы, и лингвисты natural-language-processing пытались найти ответ буквально nlp тысячи лет, и конца этому natural-language-processing не видно.

Итак, если вы заинтересованы computational-linguistics в более глубоком изучении semantic-meaning этой проблемы, я настоятельно algorithm рекомендую прочитать главу computational-linguistics 20.7 в Speech and Language Processing Джурафски и Мартина, некоторые algorithm-design из которых доступны через algorithms Google Books. Он дает очень хороший обзор computational-linguistics современных методов распределения, которые semantic-meaning используют статистику совпадения algorithms слов для определения меры nlp сходства слов. Однако вы nlp вряд ли найдете библиотеки, реализующие algorithm-design их.