İki metin parçası arasındaki anlamsal benzerliği değerlendirmek için önemli bir ölçüt, genellikle bir vektör uzayı modeline dayandırılır. Bu metodolojik yaklaşım, iki metin parçasının anlamları temelinde ne kadar ilişkili olduğunu nicelleştirmek için matematiksel yapıları ve işlemleri kullanır. Bu değerlendirme, bilgi erişimi, belge kümeleme ve otomatik kompozisyon puanlama gibi çeşitli doğal dil işleme (NLP) görevlerinde kritik öneme sahiptir.
Bu çerçevede, bireysel kelimeler veya ifadeler, yüksek boyutlu bir uzayda vektörler olarak temsil edilir. Bu vektörler, büyük metin kütüphanelerinden türetilen bağlamsal ortaklıklara ve ilişkilere dayalı olarak anlamsal özellikleri yakalar. Bu vektörleri oluşturmak için yaygın olarak kullanılan tekniklerden biri, Google’daki araştırmacılar tarafından geliştirilen Word2Vec‘dir. Word2Vec, kelime gömme (word embeddings) olarak bilinen yoğun, sürekli vektör temsilleri üretmek için sinir ağı modellerini kullanır ve bu temsiller anlamsal benzerlikleri yansıtır. Bir diğer popüler yöntem ise GloVe (Global Vectors for Word Representation) olup, kelime vektörlerini metin kütüphanelerinden toplanan kelime ortaklık matrislerini faktörize ederek hesaplar.
Somut bir örnek vermek gerekirse, king (kral) ve queen (kraliçe) kelimelerini ele alalım. Bir vektör uzayı modelinde, bu kelimeler, birbirine yakın vektörler olarak temsil edilebilir ve bu, anlamsal benzerliklerini ifade eder—her ikisi de kraliyet, yönetim ve tarihsel bağlamla ilgilidir. İki metin parçasının benzerlik derecesini değerlendirmek için, genellikle ilgili vektörler arasındaki kosinüs benzerliği hesaplanır. Kosinüs benzerliği, iki vektör arasındaki açının kosinüsünü ölçer ve -1 ile 1 arasında bir değer sağlar; burada 1, maksimum benzerliği, 0, benzerlik olmadığını ve -1, maksimum farklılığı gösterir.
Örneğin, The cat sat on the mat (Kedi paspasın üzerine oturdu) ve The feline rested on the carpet (Kedi halının üzerine dinlendi) cümlelerine sahip olduğumuzu düşünelim. Bir vektör uzayı modeli, bu cümleleri, anlamsal özlerini kapsayan vektörlere dönüştürecektir. Hesaplandığında, kosinüs benzerliği yüksek bir değer döndürebilir ve bu, farklı kelimeler kullanılmasına rağmen, iki cümlenin benzer bir anlam taşıdığını gösterebilir.
Bu vektör uzayı yaklaşımı, kelime düzeyindeki analizle sınırlı kalmaz; cümleler, paragraflar veya tüm belgeler gibi daha büyük metin parçalarına da genişletilebilir. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) gibi modellerden türetilen cümle gömmeleri, bu analizi daha da geliştirerek nüanslı anlamsal ilişkileri ve bağlamsal bağımlılıkları yakalar. Anlamsal benzerliği nicel olarak değerlendirebilme yeteneği, makine çevirisi ve soru yanıtlama gibi uygulamalardan duygu analizi ve intihal tespiti gibi geniş bir yelpazede kullanım sağlayarak vektör uzayı modellerini NLP alanında vazgeçilmez kılar.