在自然语言处理（NLP）领域，生成相似文本是一个非常重要的任务，它可以用于自动文本生成、改写、翻译及其他多种应用。本文将详细介绍如何解决生成相似文本的相关问题，从环境准备到扩展应用，涵盖所有关键环节。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的软硬件要求得以满足。这是实现生成相似文本 NLP 的基础。
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
|--
原理1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。2、主要使用的算法是tf-idftf：term frequency 词频idf：inverse document frequency 倒文档频率主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短
转载
2023-11-06 21:40:24
111阅读
1、gensim使用流程2、代码实现from gensim import corpora, models, similarities
import jieba
# 文本集和搜索词
texts = ['吃鸡这里所谓的吃鸡并不是真的吃鸡，也不是我们常用的谐音词刺激的意思',
'而是出自策略射击游戏《绝地求生：大逃杀》里的台词',
'我吃鸡翅，你吃鸡腿']
keywo
在本文中，我们将探讨“nlp 相似文本”问题的解决过程，这一过程涉及到环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及安全加固。当我们处理自然语言处理(NLP)中的相似文本时，理解这些环节将帮助我们更高效地找到适合的解决方案。
首先，我们需要搭建合适的环境，以确保我们的项目能够顺利运行。这包括所需的软件和库，以及合适的依赖版本。在环境配置的过程中，我们可以使用思维导图来理清整个环境的结构。以
文章目录1、gensim使用流程2、代码实现3、过程拆解3.1、生成分词列表3.2、基于文本集建立`词典`，获取特征数3.3、基于词典建立`语料库`3.3.1、doc2bow函数3.3.2、搜索词也转成稀疏向量3.4、用语料库训练`TF-IDF模型`3.5、相似度计算4、附录 1、gensim使用流程2、代码实现from jieba import lcut
from gensim.similar
以前做的一个相关博文推荐的项目，整理了一下 目的：针对于博客，推荐内容相关博客 。方法：将博客分词、去除停用词、tf-idf、标题加权等做成vsm向量，将一篇文章和其它的所有文章求相似度（文本一般采用cos相似度），然后取相似度最大的N篇文章 。总共300万篇文章左右，遇到的困难：每篇文章都要和其它的300W篇做计算，然后去相似度的TopN，总共要计算的是300W*300W
简单有效的文本匹配，具有更丰富的对齐功能github: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/RE2.py本文作者提出了一种快速、强神经网络的通用文本匹配方法。保持序列间对齐可用的三个关键特征:原始点方向特征、先前对齐特征和上下文特征，同时简化所有其余组
转载
2023-11-07 08:33:06
177阅读
为此我们需要一种应对于海量数据场景的去重方案，经过研究发现有种叫 local sensitive hash 局部敏感哈希 的东西，据说这玩意可以把文档降维到hash数字，数字两两计算运算量要小很多。查找很多文档后看到google对于网页去重使用的是simhash，他们每天需要处理的文档在亿级别，大大超过了我们现在文档的水平。既然老大哥也有类似的应用，我们也赶紧尝试下。simhash是由 Chari
转载
2024-04-19 14:26:23
71阅读
NLP文本相似度相似度度量：计算个体间相似程度jieba：Python的第三方库，用于自然语言处理，对文本进行分词。gensim：利用 TF-IDF 算法来进行文本相似度计算。处理思路： jieba 进行分词，整理为指定格式，利用 gensim 库将要对比的文档通过 doc2bow 转换成稀疏向量，再通过 models 中的 TF-IDF 将语料库进行处理，特征值和稀疏矩阵相似度建立索引，来得到最
转载
2023-10-11 08:30:46
231阅读
项目简介nlp-hanzi-similar 为汉字提供相似性的计算。创作目的有一个小伙伴说自己在做语言认知科学方向的课题研究，看了我以前写的 NLP 中文形近字相似度计算思路就想问下有没有源码或者相关资料。国内对于文本的相似度计算，开源的工具是比较丰富的。但是对于两个汉字之间的相似度计算，国内基本一片空白。国内的参考的资料少的可怜，国外相关文档也是如此。于是将以前写的相似度算法整理开源，希望能帮到
转载
2023-12-13 12:46:16
64阅读
在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。句子相似度常用的几种方法： 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3、Word2Vec 计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein
转载
2024-06-03 16:41:38
87阅读
余弦计算相似度度量相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。 文本相似度计算的处理流程是: （1）找出两篇文章的关键词； （2）每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频 （3）生成两篇文章各自的词频向量； （4）计算两个向
转载
2024-02-22 17:44:37
19阅读
写在博客前的话： 本文主要阐述如何对一段简短的文本做特征提取的处理以及如何对文本进行分析。 本文主要脉络以一个故事 为主线，以该主线逐步延申，涉及到：文本特征提取、词汇频率统计 (TF)，反文档频率 (IDF) 以及 余弦相似度 计算的概念，读者可以按照自己需求通过目录直接抵达，同时更建议从上到下按照本文介绍依次对概念逐个理解。 文本特征提取与文本分析文本特征提取第一步：分割句子第二步：去除词汇
转载
2024-05-17 12:37:47
96阅读
目录1、基于Word2Vec的余弦相似度2、TextRank算法中的句子相似性3、莱文斯坦距离（编辑距离）4、莱文斯坦比5、汉明距离6、Jaro距离（Jaro Distance）7、Jaro-Winkler距离（Jaro-Winkler Distance）8、基于Doc2Vec的句子相似度计算1、基于Word2Vec的余弦相似度首先对句子分词，使用Gensim的Word2Vec训练词向量
转载
2023-08-31 18:21:16
236阅读
文章目录1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算1.2.杰卡德系数计算1.3.TF 计算1.4.TFIDF 计算1.5.BM252.基于深度学习的方法2.1.Word2Vec 计算6.参考文献 如下在师兄的博文基础上修改： 静觅 » 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法 1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是
转载
2024-03-14 11:52:27
219阅读
本文将介绍一下内容：NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）如何构造句向量（Sentence Embedding）利用词袋模型来计算句子间的余弦相似度（余弦相似度cosine similarity）使用编辑距离算法计算句子的相似度（编辑距离相似度）一，什么是词袋模型1，分句和分词通常，NLP无法一下子处理完整的段落或句子，因此，第一步往往是分句和分词。这里只有句子，因此我们只需要分词即可
转载
2023-11-07 00:48:24
115阅读
# 教你实现 NLP 文本语义相似度
自然语言处理（NLP）是计算机理解人类语言的重要技术。文本语义相似度是NLP中的一项关键应用，旨在评估两段文本之间的相似程度。接下来，我们将介绍实现这一目标的完整流程，并配上示例代码。
## 流程概述
下面是实现文本语义相似度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--
# 教你实现文本相似度计算的NLP基础
在当今的信息时代，文本相似度计算在自然语言处理(NLP)中扮演着重要的角色。它的应用广泛，比如在推荐系统、搜索引擎优化和数据清洗等方面。本文将为你详细介绍如何实现一个简单的文本相似度计算器，特别适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始具体的实现之前，我们需要绘制出整个步骤的流程。以下是实现文本相似度计算的基本流程：
| 步骤 | 描述
本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。0.文本相似度计算所谓文本相似度计算，是指给定两个文本（一般为字符串），并通过算法给出其相似度幅度的衡量，一般计算结果为0-1之间的值，下面简单介绍几种，较为传统和常见的文本相似度
转载
2023-08-08 14:38:35
351阅读
接上文继续总结，上篇文章主要总结了文本的一些处理算法，这篇文章主要总结文本如何进行表示。目录一、Word Representation1、单词的表示one hot representation（one hot encoding） 2、句子的表示1）boolean方法 2）count based representation二、 计算两个句子之间的相似度1、欧式距离2、
转载
2024-04-25 11:10:39
65阅读
