Как определить, похожи ли два предложения по смыслу?

Для определения семантической похожести двух предложений обычно используют методы из области обработки естественного языка (NLP). Один из распространённых подходов — представить предложения в виде векторов в пространстве признаков и вычислить меру близости между ними.

Основные методы:

• Модели векторных представлений (эмбеддинги): использовать предобученные модели, такие как BERT, Universal Sentence Encoder, или FastText, чтобы получить векторное представление каждого предложения.
• Косинусное сходство: после получения векторов вычислить косинусное сходство между ними. Чем ближе значение к 1, тем более похожи предложения по смыслу.

Пример на Python с использованием библиотеки sentence-transformers:

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
sentences = ["Я люблю читать книги", "Мне нравится читать литературу"]
embeddings = model.encode(sentences)
similarity = util.cos_sim(embeddings[0], embeddings[1])
print(f"Семантическая похожесть: {similarity.item():.4f}")

Таким образом, можно количественно оценить, насколько два предложения близки по смыслу.