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title: "Semantic Equivalence / 语义等价"
created: 2026-05-14
type: concept
tags: ["evaluation", "similarity", "domain-parsing", "reference-free"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2604.15597"]
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# Semantic Equivalence

语义等价（Semantic Equivalence）是 [[delegate-52]] 中评估文档重建质量的核心概念。使用 sim(s, ŝ) ∈ [0, 1] 衡量种子文档和重建文档之间的等价程度。

## 实现：两步过程

### 1. 领域特定解析（Domain-Specific Parsing）
将文本文档转换为结构化表示。例如 Recipe 领域：
```
文本 → parse_recipe() → {
  ingredients: [{name, qty, unit}, ...],
  steps: [{num, desc}, ...],
  tips: [{num, desc}, ...]
}
```

### 2. 相似度评分（Similarity Scoring）
比较两个解析后的结构化表示，生成加权分数：
```
score = 0.4 × IngredientScore + 0.4 × StepScore + 0.2 × TipScore
```

权重通过消融实验校准，确保对内容丢失或损坏的比例敏感性。

## 设计优势

- **语义敏感**：200g vs 0.2kg 视为等价（单位转换不影响分数）
- **错误敏感**：200g vs 800g 严重扣分（量级变化影响分数）
- **顺序鲁棒**：材料列表打乱不影响分数（匈牙利匹配）
- **免参考答案**：无需人工标注 ground truth

## 与通用方法的对比

| 方法 | 与领域解析器的相关性 | 方差捕获率 |
|------|---------------------|-----------|
| 通用文本相似度（Levenshtein 等） | 低 | <10% |
| 语义嵌入相似度 | 中 | ~15% |
| GPT 5.4 作为判断者 | 中 | 最多 25% |
| 领域特定解析器 | —（基准） | 100% |

通用方法**不足以**捕捉细粒度语义变化，52 个领域分别实现解析器是方法论的关键。

## 相关概念

- [[delegate-52]] — 应用此概念的基准
- [[domain-specific-evaluation]] — 每个领域的解析器实现
- [[backtranslation-round-trip-relay]] — 依赖此概念的评估循环