在上一篇博客中介绍了ESIM模型（），这里介绍一个新的文本匹配模型BiMPM，其在某些任务中的效果超过ESIM模型。论文链接：http://tongtianta.site/paper/1759现在去判断两个句子相似性的深度学校解决方案主要有两种，其一是Simaese network（ABCNN、SiaGRU等），这类模型对两个输入句子通过相同的共享权重的神经网络结构得到两个句子向量，然后对这两个句
# Java文本匹配度实现流程
## 1. 理解文本匹配度的概念
文本匹配度是指在两个文本之间，通过一定的算法来计算它们之间的相似度或匹配程度。比如在搜索引擎中，输入一个关键词后，需要计算文档与关键词的匹配度来进行排名。在Java中实现文本匹配度需要以下几个步骤：
步骤 | 描述
---|---
1 | 读取待匹配的文本和目标文本
2 | 对文本进行预处理
3 | 提取文本特征
4 | 计算文
原创
2023-12-31 04:47:58
198阅读
# Java文本匹配度算法科普
在信息检索、自然语言处理等领域，文本匹配度算法扮演着非常重要的角色。它的主要任务是评估两个文本之间的相似性。本文将讨论一些常见的文本匹配度算法，并用Java代码给出示例。
## 一、文本匹配度算法概述
文本匹配度算法通常用来判断一段文本与另一段文本的相关性。常见的文本匹配度算法包括：
1. **余弦相似度**：通过计算两个文本向量夹角的余弦值来衡量相似度。
原创
2024-09-02 03:50:15
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文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述 在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文本的匹配程度。至
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2023-08-06 16:40:59
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MatchZoo是一个Python环境下基于TensorFlow开发的开源文本匹配工具，让大家更加直观地了解深度文本匹配模型的设计、更加便利地比较不同模型的性能差异、更加快捷地开发新型的深度匹配模型。就我的理解，MatchZoo是实现了主要思想为孪生网络的深度模型文本匹配包含了文本相似度、文本蕴含、问答匹配等问题，在这里，我会简单的使用微软公开的MSR数据集进行相似度计算解说，代码由本人参考mat
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2023-10-05 15:33:51
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字符串匹配——KMP算法 字符串匹配是计算机编程中最常使用到的基础算法之一。字符串匹配相关的算法很多，Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法是最常用的之一。最近在学习KMP算法，学习了许多相关的博客，记录一下，以备日后不会写了回来看看。 KMP算法有两个要点：1）部分匹配 和next数组的计算；2）利用部分匹配表解决字符串匹配问题。1、KMP算法原理（1）原理 给定两个字符串：文本串S
引言语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效
# Java 文本相似度匹配
> 本文将介绍如何使用 Java 实现文本相似度匹配。我们将使用一些常见的算法和技术来计算两个文本之间的相似度，并提供一些示例代码来说明实现细节。
## 1. 什么是文本相似度匹配
文本相似度匹配是指对两个文本进行比较，并计算它们之间的相似度。这在自然语言处理（NLP）和信息检索中非常常见。通常，我们使用某种算法或技术来计算文本之间的相似度分数，以确定它们是否相
原创
2023-11-09 10:31:09
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最近帮很多本科毕业生做文本数据分析，经常遇到的一个需求是计算文档相似度。思路：抽取语料(所有文档)中的词语，构建词典(词语与数字对应起来)。根据构建的词典对每个文档进行重新编码(将文档转化为向量)。使用余弦计算相似度下面的corpus是我在知乎live随便找到的几个评论，拿来当做测试的例子。好像数据不怎么好玩，大家跟着一起凑合凑合吧。corpus = ['老师讲的很好很全面干货很多','讲述的很好
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2023-08-02 20:47:36
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NLP 中，文本匹配技术，不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务，通常以文本相似度计算、文本相关性计算的形式，在某应用系统中起核心支撑作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术，以及多轮对话场景中的文本语义相似度计算技术。1、文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中
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2023-10-17 09:16:44
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一、提出问题
你要么获取一批数据，然后根据它提问，或者先提问，然后根据问题收集数据。在这两种情况下，好的问题可以帮助你将精力集中在数据的相关部分，并帮助你得出有洞察力的分析。二、理解数据1、理解各字段的意思，如果有英文可修改成中文更易理解。2、在数据清洗前复制一份保存，将CSV文件另存为xlsx类型保存。3、Excel有四种数据了类型：（1）文本型：中、英文、混合文本、符号和字符串形成存储的数值（
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2024-01-15 11:23:44
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目录文本的表示距离度量要计算文本的相似度，要解决两个问题：首先，需要选择一个文本的表示方式。其次，需要选择一个衡量文本的相似度的距离度量。文本的表示自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些文本符号数学化。词向量是用一个向量来表示某个词的方法。下面介绍几种常见的词向量。SOW 词集模型忽略文本词序、语法和句法，仅仅记录某个词是否在文本中出现。具体地，根据语料库获得一个
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2024-10-23 19:21:56
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在当今的互联网时代，大量文本数据需要进行分析和处理，因此涉及到“Java文本相似度匹配算法”的需求日益增强。这篇博文将分享如何在Java中实现文本相似度匹配的算法，以及相关的技术原理、架构解析和应用场景。
```mermaid
flowchart TD
A[获取文本数据] --> B{文本预处理}
B --> |清洗| C[移除停用词]
B --> |分词| D[词语分割
# Java实现文本相似度函数
## 1. 前言
在实际开发中，经常会遇到需要比较两个文本的相似度的情况，比如文本搜索、推荐系统等。而Java作为一门广泛应用于开发的编程语言，也提供了一些常用的方法和框架来实现文本相似度的计算。本文将介绍如何使用Java实现文本相似度函数，并给出详细的代码示例和解释。
## 2. 实现流程
下面是实现文本相似度函数的大致流程，我们可以用一个表格来展示每个步
原创
2023-08-31 14:33:40
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# 文本相似度匹配算法实现指南
在文本处理与自然语言处理领域，文本相似度匹配算法是一个常见的需求。本文将指导刚入行的小白开发者如何在 Java 中实现一个简单的文本相似度匹配算法。我们将通过一个整体流程图、详细代码实现和注释来逐步解析这个过程。
## 整个流程
首先，让我们看一下实现文本相似度匹配算法的一些基本步骤。这将帮助你理解整个实现流程。
| 步骤 | 描述
目录 1. 文本相似度问题与应用2. 文本相似度模型介绍3. 实战：基于Python实现编辑距离4. 实战：基于simhash实现相似文本判断5. 实战：词向量Word AVG1. 文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含：词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似度问题；以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似度问题，这里的相似指的是语义的相似。这些问题的难度递增
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2024-04-02 06:13:37
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基于表示的匹配模型的基本结构包括：（1）嵌入层，即文本细粒度的嵌入表示；（2）编码层，在嵌入表示的基础上进一步编码；（3）表示层：获取各文本的向量表征；（4）预测层：对文本pair的向量组进行聚合，从而进行文本关系的预测 对于对称的文本匹配任务，采用共享的编码器和文本表示DNNs无疑是合理的选择，从而也可以获取各文本在统一语义空间的表示方法。基于表示的匹配模型结构紧凑，可变的花样并不多，主要集中在
### 背景介绍文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。信息检索：在信息检索领域的很多应用中，
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2023-10-28 13:50:48
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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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文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述 在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文本的
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2024-02-29 11:19:47
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