Word Embedding based Edit Distanceの実装

Leading NLP Ninjaのep.12で紹介されていたWord Embedding based Edit Distanceを実装してみました。 Word Embedding based Edit Distance Word Embedding based Edit Distance（WED）は、文字列間の類似度を計算する編集距離（Edit Distance）を拡張して、単語埋め込みの類似度を使うことによって文章間の意味的な距離を編集距離的に計算しようというものです。編集距離では文字の追加/削除/置換のコストが1なのに対し、WEDではそれぞれのコストは以下のように設定しています。問題は単語埋め込みの類似度をどう使うかですが、追加と置換のコストに関しては対応する文中に近い単語があればそっちの類似度分をコスト1から差し引く、置換に関しては単語間の類似度を単純にコストから差し引くといった形