word分词提供了多种文本相似度计算方式：方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity用法如下：String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity text
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2024-06-04 07:37:42
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中文衬线体 更像是手写体, 相同字号下字体更小、更传统, 优雅适用于印刷品, 文字阅读 代表风格：文艺、艺术无衬线体 更多的适用于电子屏幕显示 代表风格：现代风、简约、科技风（此类多为特效字体）书法字体 特点：中国特有的字体 风格：古典、中国风、怀旧卡通字体 特点：多用户活泼可爱场景 风格：可爱风、动漫风粗体 特点：稳重 风格：适用于多种正规场合细体 特点：适用于高端、文艺场合 风格：优雅、高端、
SimHash原理1.SimHash背景SimHash算法来自于 GoogleMoses Charikar发表的一篇论文“detecting near-duplicates for web crawling” ，其主要思想是降维， 将高维的特征向量映射成低维的特征向量，通过两个向量的Hamming Distance（汉明距离）来确定文章是否重复或者高度近似。Hamming Distance： 又称
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2023-11-23 21:24:28
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『行远见大』 LCQMC 信息检索文本相似度 Baseline项目简介LCQMC 中文问题匹配相似度计算，根据两段信息检索文本在语义上是否相似进行二分类，相似判断为1，不相似判断为0。本项目为各位同学提供一个 Baseline：acc = 0.89751，各位同学可参考本项目并在此基础上调优。数据集介绍LCQMC（A Large-scale Chinese Question Matching Co
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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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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定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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使用C++结合Opencv库实现简易汉字识别。 文章目录Opencv实现汉字识别程序实现思路图像预处理思路实现实例对比方法模型训练识别过程特殊参数使用说明模型训练模型导入汉字识别程序使用结果不足以及思考 Opencv实现汉字识别程序实现思路图像预处理导入图像进行一系列预处理，使其便于用来识别和其他计算。思路灰度化使用opencv的库函数来实现。cv::cvtColor(image, image_g
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2023-10-22 22:15:48
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要用到Python强大的三方库了第一个是将中文字符串进行分词的库叫 jiebapip install jieba我们通常把这个库叫做 结巴分词 确实是结巴分词,而且这个词库是 made in china , 基本用一下这个结巴分词:import jieba
key_word = "你叫什么名字" # 定义一句话,基于这句话进行分词
cut_word = jieba.cut(key_word)
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2024-07-31 13:59:04
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# JAVA 相似度搜索
在当今的互联网时代，海量的数据以各种形式存在，如何从中找到我们所需的信息成为了一个亟待解决的问题。相似度搜索是一种强有力的技术，它允许我们找到与给定数据相似的数据。这一技术在搜索引擎、推荐系统、图像和文本处理等领域应用广泛。本文将介绍如何使用Java进行相似度搜索，并附带代码示例与可视化图表。
## 什么是相似度搜索？
相似度搜索是指在给定一个数据对象的情况下，找到
- 利用直方图距离计算图片相似度 利用下图公式进行计算 其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。 这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。- 利用平均哈希算法计算图片相似度 步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的
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2023-06-30 21:01:12
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0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
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2024-04-29 18:06:18
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文章目录前言1. 相似性的度量1.1 闵可夫斯基距离1.2 曼哈顿距离1.3 欧氏距离2. K-Means算法原理2.1 基本原理2.2 计算过程2.3 代码实现结束语 前言 K-Means算法，也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是基于相似性的无监督算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一个类别中。1. 相似性的度量来表示样本和样本之
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2024-02-28 13:56:47
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1. 杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示。 杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度一种指标。 (2) 杰卡德距离 与杰卡德相似系数相反的概念是 杰卡德距离( Jaccarddistance)。杰卡德距离可用如下公式表示： 杰
原创
2022-01-04 17:53:01
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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算法简介：Levenshtein Distance，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。1.
2. * 比较两个字符串的相识度
3. * 核心算法：用一个二维数组记
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2023-06-13 22:01:08
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# Android 图片相似度对比算法实现指南
在本篇文章中，我们将一起学习如何实现 Android 中的图片相似度对比算法。这个过程将会有助于你理解图像处理的基本原理，以及如何在 Android 环境中使用这些原理。
## 整体流程
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
在目前这个信息过载的星球上，文本的相似度计算应用前景还是比较广泛的，他可以让人们过滤掉很多相似的新闻，比如在搜索引擎上，相似度太高的页面，只需要展示一个就行了，还有就是，考试的时候，可以用这个来防作弊，同样的，论文的相似度检查也是一个检查论文是否抄袭的一个重要办法。文本相似度计算的应用场景过滤相似度很高的新闻，或者网页去重考试防作弊系统论文抄袭检查光第一项的应用就非常广泛。文本相似度计算的基本方法
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2024-03-15 14:57:06
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0.引言在建模的过程中，当需要整理出两两样本之间的联系时，通常会使用“相似性（similarity）”来描述这种联系。在一般语境中，我们通常会用“距离（distance）”来代表这种联系。一般来说，相似性和距离代表的含义是相同的。而对距离的正确建模能帮助模型更快的挖掘出隐含在数据分布之间的联系。1.两样本的相似度的衡量1.1 基本性质非负性：同一性：对称性：直递性：1.2 常用度量方式：以n维样本
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2024-03-23 12:51:44
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数据相似性检测算法
1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法，其中有个前提是文件A和B非常相似，即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低，虽然这种方法依然可以正常工作，但数据同步性能却不会得到提高，甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗，这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此，同步数据前需要计算种子文件(seed file
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2023-11-17 15:28:26
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