我想测量两个短语/句子之间的语义相似性。有没有我可以直接可靠地使用的框架？
我已经检查了这个问题，但它已经很老了，我在那里找不到真正有用的答案。有一个链接，但我发现这不可靠。
例如：
我有一个短语：feeled crushed
我有几个选择：向内强迫、粉碎、情感破坏、重塑等。
我想找到与第一个相似度最高的术语/短语。
这里的答案是：情感上的毁灭。
更大的图景是：我想根据它在句子中的用法来识别 FrameNet 中的哪个帧与给定动词匹配。
更新：我发现这个库对于测量两个词之间的相似度非常有用。此外，ConceptNet 相似性机制非常好。
这个库用于测量句子之间的语义相似度
如果有人有任何见解，请分享。
这是一个非常复杂的问题。
我能想到的主要技术（在进入更复杂的 NLP 过程之前）是将余弦（或任何其他度量）相似性应用于每对短语。显然，由于不匹配的问题，这个解决方案目前效率很低：句子可能用不同的词指代相同的概念。
要解决此问题，您应该将每个短语的初始表示转换为更“概念”的含义。一种选择是使用同义词扩展每个单词（即使用WordNet，另一种选择是应用扩展表示的分布式语义 DS（ http://liawww.epfl.ch/Publications/Archive/Besanconetal2001.pdf ）等指标每个术语与更可能出现的单词一起出现。
示例：文档的表示：{"car","race"} 将转换为具有同义词的 {"car","automobile","race"}。而对于 DS，它将类似于：{"car","wheel","road","pilot", ...}
显然，这种转换不会是二元的。每个术语都有一些相关的权重。
我希望这有帮助。
也许cortical.io API 可以帮助您解决问题。这里的方法是将每个单词转换成一个语义指纹，用 16K 语义特征来表征它的含义。短语、句子或更长的文本通过 ORing 单词指纹一起转换为指纹。在转换为（数字）二进制向量表示之后，可以使用距离度量（如欧几里得距离或余弦相似度）轻松计算语义距离。api 提供了所有必要的转换和比较功能。