一、问题出现，为什么需要文本相似度很多人在提问的时候都会重复，所以他希望有一个功能，就是假设新问题跟已经有的问题相似，就直接推给答案，就避免了重复提问和解答，以及找到解答的时间了。那么问题就很清楚的定义了，新问题（文本）与已有的问题（文本）之间怎么算重复问题？我们能否通过设计一个相似度函数，通过调用 Similar（新问题，老问题），把每个老问题都计算一边，就判断出是否相似。第一种思考 编辑距离于
转载
2023-10-03 16:48:35
265阅读
由于工作需要，我需要判断一篇文章是否是你喜欢的文章。 这涉及到文本分析，有一个简单的方法可供参考。向量空间模型（VSM）算法。 在该方法中，我们把一篇文章抽象成一个向量。 假设向量由n个词组成，每个词的权重是kn。假设文章D是你喜欢的文章，那么 &nb
# 深度学习文本相似度判断的入门指南
在如今的信息化时代，文本相似度的判断在很多应用场景中都非常重要，例如推荐系统、文本分类、信息检索等。本篇文章将指导你如何利用深度学习技术实现文本相似度判断。我们将从整体流程开始，逐步深入到每一个步骤的详细实现。
## 流程概述
首先，让我们简要概述整个项目的流程。以下是实现文本相似度判断的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-09-19 08:11:36
129阅读
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于simhash相似度。 算法描述：先计算两句子的simhash
转载
2023-12-15 10:29:51
106阅读
Beyond Compare 4中文版是Beyond Compare首款中文版软件，在此之前的版本均未英文软件，对于许多英语小白来说，这是一件很忧伤的事情。Beyond Compare即无法比拟的意思，这是一个很贴切的比喻，作为这款智能化的对比工作的代言人再适合不过了，那么作为软件首推的文本比较功能，在和其他对比软件相比之下，它有几副面孔，才显得那么无与伦比呢？面孔一：比较Word文档Beyond
转载
2023-12-12 22:29:56
164阅读
比较两个文件中的文本的相似度(纯文本文件)；5种文件：word、excel、ppt、pdf、txt；提取5中文件中的所有文本，作比对。计算相似度；1.读取文件1).读word文件//读取 word path参数为文件绝对路径// word2003转换为2007public String readWord(String path) {
String buffer = "";
转载
2023-06-27 09:02:13
399阅读
### 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，
转载
2023-10-28 13:50:48
234阅读
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
步骤分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的，所有词放
转载
2023-11-27 13:50:56
97阅读
文章目录1. 余弦相似度2. TF-IDF模型2.1 词频TF的计算方法2.2 反文档频率IDF的计算方法2.3 TF-IDF的计算方法3. 基于语义相似度的计算 —— DSSM4. LSI/LSA模型5. LDA模型6. 编辑距离计算7. 杰卡德系数计算8. Word2Vec计算9. BM25 NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本
转载
2023-08-04 14:19:10
441阅读
github:https://github.com/worry1613/csdn-blog-recommend数据集下载地址 https://pan.baidu.com/s/1qzJDmpzAMe1vmtvuCXSfIw数值型数据相似度计算可以用那些传统的算法，余弦，欧氏，Jaccard，曼哈顿，传统算法总共11种。这些算法都是处理数值型数据的，可现在是文本比较，没有数字，怎么用这样算
转载
2024-08-23 19:47:39
68阅读
简介针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。余弦相似度原理余弦定理：  
转载
2023-11-23 22:56:51
438阅读
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
转载
2024-02-29 11:19:47
122阅读
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
转载
2024-06-13 08:57:46
70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
文本相似度是衡量两段文本之间相似性的度量，常用于自然语言处理（NLP）任务如文本分类、检索、推荐等。本文将详细记录解决“文本相似度 机器学习”问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和最佳实践。
## 环境预检
在开始部署文本相似度模型之前，首先需要确认软件和硬件环境是否适合。以下是环境预检的思维导图和硬件拓扑示意。
```mermaid
mindmap
root
由于本文设计较多知识点，在编写代码之前需要搞清楚这些知识点的含义。1。知识点解释Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 gensim 以“文集”——文本文档的集合
转载
2024-02-20 23:04:36
51阅读
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：
转载
2023-07-19 16:10:43
444阅读
1. 使用simhash计算文本相似度2. 使用余弦相似度计算文本相似度3. 使用编辑距离计算文本相似度4. jaccard系数计算文本相似度文本相似度计算常用于网页去重以及NLP里文本分析等场景。文本相似度，可以分为两种，一种是字面相似度，另一种是语义相似度。本文记录的是文本的字面相似度的计算及实现，语义相似度计算则需要海量数据去计算语义值，较为复杂。最常用的且最简单的两种文本相似检测方法：局部
转载
2023-10-04 11:11:46
328阅读
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
转载
2023-09-04 23:30:38
132阅读
