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第336章 好（第2页）

kiela、patrick

lewis

和

ethan

perez

等人在

2020

年首次

提出的。他们在论文《retrieval-augmented

generation

for

knowledge-intensive

nlp

tasks》

中详细介绍了

rag

的原理和应用，随后谷歌等搜索引擎公司已经开始探索如何将

rag

技术应用到搜

索结果的生成中，以提高搜索结果的准确性和相关性。在医疗领域，rag

技术可以帮助医生快速检

索医学知识，生成准确的诊断建议和治疗方案。

2.4

文本相似度计算

文本相似度计算是自然语言处理（nlp）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文

本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念：共性和差异。共性指的是两个文本

之间共同拥有的信息或特征，而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越

小，它们之间的相似度就越高。

文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类，这种方法主要

关注文本中词语的出现频率和分布，通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方

法有余弦相似度、ard

相似度等。其次是基于语义的方法分类，这种方法试图理解文本的含义

和上下文，通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法

（如

word2vec、glove

等）和基于主题模型的方法（如

lda、plsa

等）。最后是基于机器学习的方

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