在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。本文中，将介绍业务实践中最常用的几种相似度的度量方法。基于相似性的度量皮尔逊相关系数斯皮尔曼秩相关系数肯德尔秩相关系数余弦相似度雅卡尔相似度
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
# 使用 HanLP 进行语义相似度计算的教程
在当今的自然语言处理（NLP）领域，语义相似度计算是一项常见且重要的任务。本文将指导你如何使用 HanLP 进行语义相似度计算。以下是整个流程的概览。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 详细说明 |
|----------|-----
一 相关 pom 包<!-- 工具包 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
## 如何使用HanLP进行相似度计算
### 1. 概述
在自然语言处理领域，相似度计算是一项非常重要的任务。HanLP是一款功能强大的自然语言处理工具包，它提供了一系列文本处理的工具，包括相似度计算。在本文中，我将指导你如何使用HanLP进行文本相似度计算。
### 2. 流程
下面是使用HanLP进行相似度计算的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
相似度的计算现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。下面是几种常见的相似度计算方法。1.杰卡德相似系数Jaccard（杰卡德）相似性系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的样本间的相似度。 Jaccard（杰卡德）系数等于样本集交集的个数和样本集并集个数的比值。 Jaccard（杰卡德）距离是用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个集合（样本
推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
文章相似度检测工具，提升内容质量，快速通过审核，如果需要检测一篇文章的在搜索引擎的原创度用什么工具会比较好？百度，这个占比最大的搜索引擎，为了提高用户体验和内容质量，也为了更好的支持原创内容，时不时就会不断的更新算法，让更好的内容展示出来。 而对于内容创作者来说，能够创作出一篇原创内容是非常不容易的，但是原创内容的创作是非常耗费时间和精力。所以大部分的内容创作者都会选择是伪原创或者搬运，而伪原创搬
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
众所周知，各位留学生每次提交essay之前都要经过相似度检测系统的查询才能进行提交，否则会视为抄袭，所以许多同学在相似度检测上感到了一种困惑，是不是相似度越低essay的分数就越高？其实则不然，即便你通过了turnitin的检测，相似度也非常的低，你也不一定会得到老师的认可，有时候都可能自己的essay不能够pass，这又是什么为什么呢？不要着急，今天小编就来给大家解释一下为什么essay写作
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2023-07-19 16:35:05
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在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
目录一、距离度量1.欧几里得距离2.明可夫斯基距离3. 曼哈顿距离4.切比雪夫距离5.汉明距离（hamming distance）二、相似度度量1.余弦相似度2.皮尔森相似系数3.Jaccard相似系数三、工程实现1.Faiss2.vearch3.NSW和HNSW4.KD Tree、Ball Tree5.jira6.Proxima7.milvus
问题对语义相似度计算（从0到0.5+）短短一个多月的时间，我学到了很多很多东西，从一个呆头小白初长成人。首先，必须感谢我的导师能给我这个机会从头到尾完整地参加这次比赛，至始至终地为我们出谋划策，和我们探讨问题并答疑解惑，而且提供了各种宝贵的学习资料和服务器资源。另外，也要特别感谢我的师兄一路无微不至的提点和帮助，和我一起找方法、看论文、搭模型、改代码，其实我们是从同一个起跑线开始的，到最后被师兄甩
短文本匹配调研 一．问题背景 机器智能问答FAQ中，输入新文本(语音转文本)后，和对话库内已有句子进行匹配，匹配完成后输出对应问题答案。而这里主要研究的就是两个句子如何计算它们之间语义相似度的问题。 二．方案调研 1.余弦计算短文本相似度度量 a)步骤 （1）找出两个短文本的关键词； （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
前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的相关系数
相似度计算关键组件相似度计算方法有2个关键组件：表示模型、度量方法。 常见的文本表示模型和相似度度量方法 前者负责将物体表示为计算机可以计算的数值向量，也就是提供特征。后者负责基于前面得到的数值向量计算物体之间的相似度。欧几里得距离、余弦距离、Jacard相似度、最小编辑距离距离的度量方式欧几里得距离 使用python计算欧式距离：
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2023-07-19 16:10:43
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文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。文本相似度常用的计算方法有TF-IDF、LSI、LDA等。1.TF-IDF模型TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种统计方法，用以评估某一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随
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2023-09-04 23:30:38
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如何实现“hanlp 文本相似度 python”
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教导刚入行的小白如何实现“hanlp 文本相似度 python”。在本文中，我将为你展示实现这一功能的详细步骤，并提供相应的代码示例和解释。
整体流程
首先，我们需要明确整体的实现流程。下面是一个简单的表格，展示了实现文本相似度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一： |
余弦定理的应用：基于文字的文本相似度计算 最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。 于是我决定把它用到项目中
相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
