 Salá algorithme mpo na koyeba ntango maloba mibale ezali na ndimbola moko.
Tala algorithme oyo ekoki kosalelama mpo na koyeba tango maloba mibale ezali na ndimbola moko. 1. Kosangisa corpus monene ya ba données ya texte : Pona koyeba na bosikisiki soki maloba mibale ezali na ndimbola moko, algorithme ekozala na besoin ya ba données ebele pona ko analyser. Ba données oyo ekoki kosangisama na ba sources ndenge na ndenge lokola ba livres, ba articles, pe ba textes en ligne. 2. Tokeniser ba données: Kabola ba données ya texte na maloba to ba jetons moko moko. 3. Kotia maloba: Salelá modèle ya kokɔtisa maloba oyo ozwaki formasyo liboso, lokola Word2Vec to GloVe, mpo na kobongola jeton mokomoko na vecteur numérique. Ba vecteurs oyo eko représenter signification ya maloba. 4. Kosala calcul ya ba scores ya bokokani : Salelá mesure ya bokokani, lokola bokokani ya cosine to distance euclidienne, mpo na kosala calcul ya ba scores ya bokokani kati ya ba vecteurs mibale ya maloba. 5. Tyá libulu ya bokokani: Poná libulu ya bokokani oyo algorithme ekosalela mpo na koyeba soki maloba yango mibale ezali na ndimbola moko. Soki score ya similarité ezali likolo ya seuil oyo, alors algorithme eko classer maloba mibale lokola oyo ezali na signification moko. 6. Meka mpe kobongisa algorithme : Meka ntango nyonso algorithme na ba paires ya maloba ndenge na ndenge mpo na koyeba soki ezali ko détecter na bosikisiki maloba oyo ezali na ndimbola moko. Bobongisi algorithme ndenge esengeli mpo na kobongisa bosikisiki. Simbá ete oyo ezali algorithme ya moboko mpe ezali na ba approches mpe ba variations ebele ya ndenge na ndenge oyo ekoki kosalelama mpo na koyeba tango maloba mibale ezali na ndimbola moko.