目录论文信息论文要点论文内容解析语义相似度和bert预训练语言模型LM（Language modeling）：掩码语言模型MLM（masked language modeling）统计共现来表示语义相似各向异性向量与语义相似性BERT-flow动机Motivation基于标准化流的生成模型Flow-based Generative Model实验语义相似Semantic Textual Simi
NLP文本相似度1、前言2、余弦相似度2.1 原理2.2 计算步骤2.33、TF-IDF4、 1、前言NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本分析也是数据挖掘的重要手段，利用文本分析，我们将很快的读取到一本书、一篇文章、一段话中的关键词和核心思想，而文本相似度就是我们用来剔除无用信息或者重复信息的重要手段。要让计算机去找文本中的不同。我
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2023-10-19 15:44:05
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文章目录前言一、理论知识1.分词2.列出所有的词3.计算词频4.写出词频向量5.计算相似度二、java开发样例1.pom.xml2.相似度计算代码结尾 前言计算文章/字符串的相似度有多种算法，本文将采用java+jieba/hanlp分词进行余弦相似性计算。一、理论知识余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接
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2024-04-10 18:20:18
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# NLP 相似度匹配入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，相似度匹配是一项重要的技术，广泛应用于搜索引擎、推荐系统和文本分析等场景。本文将帮助您了解如何实现基本的 NLP 相似度匹配，并逐步引导您完成整个流程。
## 流程概述
在进行 NLP 相似度匹配时，整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集：收集待处理的文
目录一、什么是LCS子序列最长公共子序列二、LCS的应用场景三、LCS的查找方法1. 动态规划法计算LCS的长度和两字符串的相似度2. 回溯算法查找LCS四、代码实现 一、什么是LCS子序列子序列:一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence）：两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为
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2023-08-02 09:11:28
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1. 计算文本相似度的常用算法(1) 基于词向量: 余弦相似度, 曼哈顿距离, 欧几里得距离, 明式距离(是前两种距离测度的推广) (2) 基于字符: 编辑距离, simhash(适用于海量数据), 共有字符数(有点类似 onehot 编码, 直接统计两个文本的共有字符数, 最naive) (3) 基于概率统计: 杰卡德相似系数 (4) 基于词嵌入模型: word2vec/doc2vec2
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2024-02-28 14:27:59
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# 实现Java分词匹配语句相似度
## 1. 简介
在本教程中，我将教你如何使用Java实现分词匹配语句相似度的功能。这个功能可以帮助我们判断两个语句的相似程度，通常用于文本相似度比较、搜索引擎优化等领域。
## 2. 流程表格
下面是实现这一功能的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 对两个语句进行分词处理 |
| 2 | 计
原创
2024-07-08 06:14:21
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1. 自然地使用[CLS]2. cosine similairity3. 长短文本的区别4. sentence/word embedding5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS]BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题，它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务，即成对句子的sente
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2023-08-08 12:09:01
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现有的文本语义匹配模型
a. Cross-encoder类模型（例如 BERT）将两段文本concat，通过BERT直接输出相似度；优点是简单，可以实现文本深交互，缺点是由于计算量太大，无法在召回阶段使用；
b. Bi-encoder类模型（例如 DPR）将两段文本分别通过模型获得文本表征，最后再通过一个相关性判别函数计算两个文本表征之间的相似度；因为在最后的相关性判别函数时才发生交互，所以可以离
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2023-08-13 21:56:17
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工作过程中，常常其他业务的同学问到：某两个词的相似度是多少？某两个句子的相似度是多少？某两个文档之间的相似度是多少？在本文中，我们讨论一下jaccard与cosine在文本相似度上的差异，以及他们适用的场景。在介绍二者的异同之前呢，我们首先介绍一下，jaccard相似度和cosine相似度的定义。（想直接看结论的，请关注文末的加粗部分）Jaccard相似度Jaccard相似度的定义很简单，两个句子
概述总文本相似度的计算方法主要分为三大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相符合；另一类是基于语义理解的计算方法，这种方法依赖于具有层次结构关系的语义词典，计算结果相对准确，与人对自然语言的理解较为符合；第三种类是基于深度学习的计算方法。1、基于向量空间模型的计算方法向量空间模型简称 VSM，是 Vector
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2023-07-04 21:54:21
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文章目录一、绪论二、余弦相似度2.1 余弦相似度定义2.2 计算相似度步骤2.3 举例2.4 改进方式2.5 代码三、TF-IDF计算3.1 TF、IDE、TF-IDF的计算方法3.1.1 词频TF的计算方法3.1.2 反文档频率IDF的计算方法3.1.3 TF-IDF的计算方法3.2 利用TF-IDF计算文章相似度3.3 代码四、基于语义相似度的计算----DSSM4.1 原理4.2 输入层4
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2023-10-08 00:02:54
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word2vec的原理及实现方式、训练优化方式前文已做详细介绍，这里不再累赘。这里主要记录NLP文本相似度(word2vec)怎样实现的及实现结果。怎样实现：在问答系统（KBQA）中输入一个query，比如query为“贪污公款被捕后要还钱吗”？是怎么匹配到知识库中的最相近的一条问题并返回相对应的答案呢？利用word2vec进行句子相似度计算，是先将输入query，进行分词，把目标句子的各个词的词
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2023-10-20 19:00:26
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所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介DRCN和DIIN的结构十分相似，包括输入层与特征提取层， DRCN在特征提取阶段结合了DenseNet的连接策略与Attention机制，在interaction阶段，也、采取了更加多样化的交互策略，接下来就为大家详细介绍一下。结
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2023-12-09 09:36:26
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常见文本相似度计算方式及代码文本相似度的计算广泛的运用在信息检索，搜索引擎, 文档复制等处：因此在各种不同的情况与任务中，有不同的文本相似度计算。近期在处理搜索引擎的相关项目下面介绍一下我们主要使用的相似度计算方式及其实现 Github余弦相似度:余弦相似度是纯数学中的概念，首先，将进行计算的两个str中的word抽取出来，用作非重复词库。遍历词库，将两个句子的表示向量化： 每个向量长度为 词库大
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2024-06-13 08:57:46
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本博文将会介绍NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度（余弦相似度，cosine similarity）。 首先，让我们来看一下，什么是词袋模型。我们以下面两个简单句子为例：sent1 = "I love sky, I love sea."
sent
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2023-11-03 11:48:49
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用Java 实现简单的词法分析器前言项目地址关于文法核心类源码输入输出形式前言本学期学习了编译原理。参考了教材和龙书以及中科大的编译原理mooc，以一般的例子来完成一个简单的词法分析器，顺便完成本次的课程实验。预计会写一个系列，本文为第一篇。项目地址github地址关于文法采用了一般的通用例子C- -语言，C语言下的一个小子集，考虑到龙书的例子，采取了Java作为编写语言。关于C- - 的BNF描
对于自然语言处理的话，预处理其实就是有那么几个固定的步骤：分词，英文的话全部转换为小写，去除标点符号，提取词干，出去不是英文的单词，出去特殊的符号，修正错别字。1.分词 （Tokenization） Token 是符号，包括了单词还有标点符号两种。 Tokenization 就是把一句话或者一段话分解成单个的单词和标点。比如 I like your cat. 这句话分词之后就变成了 ['
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2023-09-05 10:03:49
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目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析 1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机
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2023-09-20 14:14:05
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今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
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2023-09-23 17:07:30
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