コサイン類似度を測るには、単語と文章、どちらでも可能です。それぞれメリットとデメリットがあり、状況によって使い分けるのが最適です。
単語レベル
メリット
- 計算が比較的簡単
- 意味的に近い単語を効率的に抽出できる
- 文書の長さに影響されない
デメリット
- 文書の構造や文脈を考慮できない
- 単語の意味の多様性を捉えきれない
- 類義語や同義語の区別が難しい
文章レベル
メリット
- 文書の構造や文脈を考慮できる
- 単語の意味の多様性を捉えやすい
- 類義語や同義語の区別をある程度考慮できる
デメリット
- 計算が複雑になる
- 文書の長さに影響される
- 意味的に近い文章であっても、表現方法が異なる場合、類似度が低くなる可能性がある
具体的な使い分け
- 文書分類や文書検索など、文書の全体的な意味を把握したい場合は、文章レベルのコサイン類似度が有効です。
- キーワード抽出や単語の類似度計算など、特定の単語に焦点を当てたい場合は、単語レベルのコサイン類似度が有効です。
その他の類似度指標
- ジャッカード係数：単語の出現頻度に基づいて類似度を計算
- ユークリッド距離：単語ベクトルの距離に基づいて類似度を計算
- ルイス・カーツ係数：単語の出現順序も考慮して類似度を計算
これらの指標は、それぞれ異なる特徴を持っているため、目的に合わせて使い分けることが重要です。
参考資料
- コサイン類似度（Cosine Similarity）とは？: https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2112/08/news020.html
- はじめての自然言語処理 類似文書検索の手法と精度比較: https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/similar-document-search/part1.html
- 文書の類似度を計算する方法: https://canvas.d2cr.co.jp/data/9435/