Textähnlichkeit

Textähnlichkeit beschreibt das Ausmaß, in dem zwei Texte inhaltlich, semantisch oder stilistisch einander ähneln. Sie spielt in Anwendungen wie der Plagiaterkennung, der Duplikatenerkennung, der Dokumentensuche und dem Text Mining eine zentrale Rolle. Je nach Ziel setzt man unterschiedliche Maßstäbe, von exakter Zeichenfolge bis hin zu semantischer Bedeutung.

Man unterscheidet grundsätzlich stringbasierte, tokenbasierte und embedding-/semantikbasierte Ansätze. Stringbasierte Verfahren messen direkte Veränderungen der Zeichenkette (z. B. Levenshtein-Distanz). Tokenbasierte Ansätze betrachten Vorkommen von Wörtern oder n-grams (z. B. Jaccard, Dice). Embedding-basierte Ansätze vergleichen semantische Repräsentationen, die aus Wort- oder Satzvektoren abgeleitet werden.

Wichtige Repräsentationen und Verfahren umfassen Bag-of-Words, TF-IDF und n-grams sowie moderne satzbasierte Embeddings wie SBERT. Ähnlichkeit wird üblicherweise durch Kosinus- oder Dot-Produkt berechnet, teils auch durch Distanzmaße. Vorverarbeitung wie Normalisierung, Tokenisierung, Lemmatisierung, Stemming und Stopwort-Entfernung beeinflusst Ergebnisse maßgeblich.

Anwendungsbeispiele umfassen Plagiaterkennung, Dubletten- und Deduplications-Checks in großen Textkorpora, Suchmaschinenranking, Clustering ähnlicher Dokumente, Paraphrase-Erkennung, maschinelle Übersetzungsbewertung und Qualitätssicherung von Textgenerierung.

Herausforderungen liegen in der Trennung von semantischer Ähnlichkeit und wörtlicher Übereinstimmung, Synonymie, Polysemie, Kontextabhängigkeit, Domänen- und mehrsprachigen Unterschieden, Skalierbarkeit und Rechenaufwand. Die Wahl des Maßes hängt stark vom Anwendungsfall ab.