如何根据输入的问题内容查询相似度高的问题？

Question

我有一个Java学生考试系统。 mysql数据库中有超过一百万个问题。题目内容由中文、英文、乳胶数学公式组成。

现在，我想查询与老师新输入的问题内容相同或相似度非常高的问题。

如何解决这个问题？

我想用nlp来处理这个问题，但我不知道如何开始。(gensim Word2Vec Doc2Vec)

我之前将问题内容存储在postgresql中，并通过长文本搜索类似的问题。这对于内容较多的中文问题效果很好，但对于较短的英语句子就不太适用了。

Answer 1

要解决结合中文、英文和 LaTeX 数学公式内容查找类似问题的问题，确实可以利用自然语言处理 (NLP) 技术。一种常见的方法是使用 Word2Vec 或 Doc2Vec 等嵌入。然而，考虑到混合语言内容和数学公式的包含，找到一个适用于所有方面的单一预训练模型可能具有挑战性。

以下是有关如何解决此问题的分步指南：

1. 预处理：

   • 将问题标记为单词或子词。
   • 删除停用词和标点符号。
   • 标准化数学公式，可能将 LaTeX 转换为标准表示形式。
   • 考虑使用专门的标记化库或处理多种语言和数学公式的工具。

2. 嵌入：

   • 分别为每种语言训练或使用预训练的嵌入。对于英语，您可以使用 Word2Vec 或 GloVe 嵌入。对于中文，您可以使用像 FastText 这样的在中文文本上训练的嵌入。
   • 对于数学公式，您可以考虑将它们视为单独的标记，并使用特定于域的嵌入来嵌入它们或以结构化格式对其进行编码。

3. 组合嵌入：

   • 对于每个问题，连接或平均其组成部分（中文、英文和数学公式）的嵌入。
   • 确保嵌入的尺寸与串联或平均兼容。

4. 相似度测量：

   • 定义相似度度量（例如余弦相似度）来根据问题的嵌入来衡量问题之间的相似度。

5. 查询类似问题：

   • 当输入新问题时，对其进行类似的预处理，生成其嵌入，然后在数据库中查找与输入问题相似度高的问题。

这是一个使用 Gensim 及其 Word2Vec 模型的 Python 简化示例：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument, Doc2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import jieba

# Example: Chinese and English mixed content
question1 = "这是一个关于Word2Vec的问题。"
question2 = "What is Word2Vec and how does it work?"

# Preprocess and tokenize
tokens1 = list(jieba.cut(question1))
tokens2 = question2.split()

# Train Word2Vec model
model_chinese = Word2Vec([tokens1], vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
model_english = Word2Vec([tokens2], vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# Combine embeddings
embedding_chinese = model_chinese.wv[tokens1]
embedding_english = model_english.wv[tokens2]

# Concatenate or average embeddings
combined_embedding = (embedding_chinese + embedding_english) / 2

# Example: Compute cosine similarity
similarity = cosine_similarity([combined_embedding], [other_combined_embedding])
print("Cosine Similarity:", similarity[0][0])

请记住，这是一个简化的示例，您应该根据您的具体需求进行调整。此外，您可能需要尝试不同的嵌入和模型，以找到最适合您的数据集的方法。如果您的问题包含 LaTeX 公式，您还可以考虑使用专门的嵌入或表示形式单独对它们进行编码。

另请访问Azzury