La Calculadora de similitud léxica es una herramienta innovadora diseñada para cuantificar la similitud entre dos fragmentos de texto. Utilizando avanzado matemático Con fórmulas, esta calculadora evalúa en qué medida dos textos comparten vocabulario y estructura comunes, lo que la convierte en un activo invaluable para tareas como la comparación de documentos, la detección de plagio y la facilitación de los esfuerzos de traducción de idiomas. Al proporcionar una puntuación de similitud numérica, permite a los usuarios medir la semejanza textual de forma objetiva.
Calculadora de fórmula de similitud léxica
Para calcular la similitud léxica entre dos textos, nos basamos en la similitud de coseno fórmula: un enfoque matemático sólido diseñado para este propósito. La esencia de esta fórmula radica en tratar los textos como vectores en un espacio multidimensional, donde cada dimensión corresponde a una palabra única del vocabulario combinado de los textos. La fórmula está presente de la siguiente manera:
cosine_similarity(A, B) = (A . B) / (||A|| * ||B||)
Lugar:
A
yB
son las representaciones vectoriales de los dos textos.A . B
representa el producto escalar de los vectores A y B.||A||
y||B||
denota las normas (o magnitudes) euclidianas de los vectores A y B, respectivamente.
Las variables se definen como:
A[i]
: La frecuencia (o ponderación) de la palabra.i
en el texto A.B[i]
: La frecuencia (o ponderación) de la palabra.i
en el texto B.n
: El número de palabras únicas en el vocabulario combinado de los textos A y B.
Detalles del cálculo:
- El producto escalar
A . B
se calcula comosum(A[i] * B[i]) for i = 1 to n
. - La norma
||A||
se calcula comosqrt(sum(A[i]^2) for i = 1 to n)
, y de manera similar para||B||
.
Este enfoque requiere preprocesar los textos en vectores, a menudo empleando técnicas como TF-IDF para ponderación, antes de aplicar la fórmula.
Tabla: Términos comunes en cálculos de similitud léxica
Término | Definición/Conversión | Aplicación/Uso |
---|---|---|
Similitud de coseno | Una métrica utilizada para medir qué tan similares son los documentos independientemente de su tamaño. Matemáticamente mide el coseno del ángulo entre dos vectores proyectados en un espacio multidimensional. | Se utiliza como fórmula principal para calcular la similitud léxica. |
Vectorización | El proceso de convertir texto en forma vectorial, donde cada dimensión representa una palabra única y el valor representa la frecuencia o importancia (peso) de esa palabra en el contexto del texto. | Paso de preprocesamiento antes de aplicar la similitud del coseno. |
TF-IDF (Término Frecuencia-Frecuencia de documento inversa) | Una medida estadística utilizada para evaluar la importancia de una palabra para un documento en una colección o corpus. Aumenta proporcionalmente al número de veces que aparece una palabra en el documento, pero se compensa con la frecuencia de la palabra en el corpus. | Se utiliza para ponderar los términos durante la vectorización. |
**Norma euclidiana ( | V | |
Producto escalar (A. B) | Una operación matemática que toma dos secuencias de números de igual longitud (generalmente vectores de coordenadas) y devuelve un solo número. Esta operación combina el producto de cada par de valores de entrada. | Se utiliza en el numerador de la fórmula de similitud del coseno para calcular la similitud entre dos vectores. |
Ejemplo de calculadora de similitud léxica
Consideremos dos textos cuyo objetivo es medir su similitud léxica. Mediante el preprocesamiento, convertimos estos textos en forma vectorial, aplicamos la fórmula de similitud del coseno y calculamos una puntuación de similitud. Esta puntuación, que va de 0 (sin similitud) a 1 (textos idénticos), ofrece una visión cuantitativa del parecido textual, lo que guía un análisis posterior o la toma de decisiones.
Preguntas frecuentes más comunes
La puntuación de similitud del coseno cuantifica el grado de similitud entre dos textos, lo que ayuda en aplicaciones como la detección de plagio o la comparación de documentos.
Aunque principalmente diseño para inglés. La calculadora se puede adaptar a otros idiomas ajustando los pasos de preprocesamiento para adaptarse a los matices específicos del idioma.