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
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2024-04-26 08:56:39
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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
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2023-12-15 10:21:16
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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(
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2024-07-25 07:36:10
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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
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2024-01-12 10:21:46
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分 类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3,
文本匹配相关知识整理【更新中】短文本匹配一、无监督方式word2vector + 相似度计算BM25二、有监督方式Siamese Network匹配聚合网络三、预训练语言模型有监督方式 + 无监督方式Sentence-BERT文本匹配常见思路（不写trick） 本人由于前段时间参加了讯飞中文重复问题识别挑战赛，对文本匹配这个方向做一下简单的梳理，方便参考学习以及面试。短文本匹配短文本匹配即计算两
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2023-11-30 17:15:53
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本报告提纲分为以下3个部分：语义表示语义匹配未来重点工作语义计算方向在百度 NLP 成立之初就开始研究，研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算，使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。本文主要介绍百度在语义表示方向的技术发展和最新的研究成果艾尼 ( ERNIE )，同时也会介绍工业应用价值很大、百度积累多年的语义匹配 SimNet 的相关内容
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2023-10-06 16:39:22
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每天给你送来NLP技术干货！作者 | 周俊贤 整理 | NewBeeNLP这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。为了方便，还是从狭义的语义匹配的场景出发，输入一对句子，输出这对句子相似性（回归，0~1）。BERT-avgBERT-avg做法
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2024-02-07 12:49:40
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由于最近的项目需要，有幸接触到了这方面的算法问题，字符串相似度，顾名思义，就是指两个字符串的相似程度。这一类的算法有很多，主要有编辑距离算法(Levenshtein Distance)、最长公共子串算法(CLS)、还有google的余弦算法。最终根据项目需求决定使用编辑距离算法(Levenshtein Distance)，下面就来详细说明一下Levenshtein Distance的具体实现。
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2024-08-02 13:23:38
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# 关键词匹配 相似度 java
在编程中，关键词匹配和相似度计算是非常重要的技术，可以帮助我们进行文本搜索、推荐系统、自然语言处理等方面的应用。在Java语言中，我们可以利用一些库和算法来实现关键词匹配和相似度计算。本文将介绍如何在Java中实现这些功能，并给出代码示例。
## 关键词匹配
关键词匹配是指在一段文本中查找指定的关键词是否存在的过程。在Java中，我们可以使用正则表达式来实现
原创
2024-06-04 03:49:55
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在自然语言系统值，单词是基本单位，词向量是用于表示单词的特征向量。将单词映射到实数向量的技术称为单词嵌入。用于表示单词之前使用过one-hot作为处理，但是one-hot有一个缺点就是无法用于体现单词之间的关系。通常使用两个词向量的余弦距离来表示其相似度，使用one-hot表示的词向量之间的预先相似度都为0，故无法表示相似程度。可以使用Word2vec来解决这个问题。它使用固定长度的向量来表示每一
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2024-09-23 12:15:30
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机器学习中，常常需要估算不同对象之间的相似性度量(Similarity Measurement)，我们通常采用的方法就是计算对象之间的“距离”(Distance)。对于不同的对象，采用的方法也是需要考虑的。本文主要列举集合、字符串和概率分布这三个对象下的相似性度量。希望对你了解估算相似度量有一个简单的理解。1、度量两个集合之间的相似性 杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标。两个集合A和B的
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2024-01-12 10:47:42
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在现代信息技术领域，文本处理和自然语言处理（NLP）日益重要，尤其是在关键词和文本匹配度的场景中。对此，我们可以借助于汉字自然语言处理库（HanLP）来解决这一问题。下面是解决“HanLP 关键词和文本匹配度”问题的过程记录。
## 协议背景
在进行文本分析时，理解和处理自然语言的复杂性十分重要。为了更好地展示这一过程，我们可以参考以下四象限图，基于OSI模型的层次与功能划分，理解文本处理的不
# 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 |
|----------|-----
原创
2024-09-10 04:18:32
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在本博文中，我将深入探讨如何通过“hanlp相似度训练”解决语义理解问题，并详细记录整个过程，其中包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及扩展阅读等模块。这一过程将帮助我们整理和优化训练相似度模型，以提升其效果。
## 备份策略
在进行“hanlp相似度训练”之前，确保我们的数据和模型配置具有良好的备份策略，这样在意外发生时能迅速恢复。以下是备份流程图和存储介质对比：
``
## 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 |
| ------ | ------
原创
2024-03-10 06:09:33
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1.主方法（注释了代码多为了测试以及方法说明，打印函数也主要是为了调试）package com.tylg.test1;
/**
* 主方法
* @author 蒋承材
*/
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import org.apache.jena.ontology.Datatyp
hanlp 是一个强大的自然语言处理工具包，用于文本分析、语义理解等任务。其中，“hanlp 语意相似度”功能可以帮助我们在信息检索、文本匹配等场景中有效地计算文本之间的相似度。为了解决实现过程中遇到的问题，我整理了以下内容。
## 版本对比
在检索语意相似度的不同版本中，各版本之间存在一些特性差异。以下是版本特性的对比表：
| 版本 | 特性
语义相似度在自然语言处理（NLP）中是一项关键技术，旨在测量两个文本之间的相似程度。在实际应用中，我们可以使用 HanLP 这样强大的工具来进行相关的任务。以下是实现“语义相似度 HanLP”问题的具体流程恢复记录，涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析等内容。
## 备份策略
我们首先制定一个完整的备份策略，以确保语义相似度计算相关数据的完整性和安全性。以下是备份
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
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2023-10-13 22:02:24
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