目录文本相似字面相似编辑距离2、最长公共子序列和最长公共子串SimHash语义相似欧式距离和余弦相似度词移距离（WMD）DSSM拼写纠错相关资料文本相似文本相似：一般是指的，某一文本 doc1与另一文本 doc2的相似程度。
一般可以从两个方面去考察两个文本之间的相似程度：形似（字面相似）和神似（语义相似）。当然这两种相似性也不能够完全割裂开来，只不过可以认为字面相似的文本不一定语义相似，语义相似
在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助。 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例，最重要的也最难解决的问题是语义相似度，这里主要体现在两个方面：召
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2024-06-08 13:42:00
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1. 自然地使用[CLS]2. cosine similairity3. 长短文本的区别4. sentence/word embedding5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS]BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题，它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务，即成对句子的sente
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2023-08-08 12:09:01
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现有的文本语义匹配模型
a. Cross-encoder类模型（例如 BERT）将两段文本concat，通过BERT直接输出相似度；优点是简单，可以实现文本深交互，缺点是由于计算量太大，无法在召回阶段使用；
b. Bi-encoder类模型（例如 DPR）将两段文本分别通过模型获得文本表征，最后再通过一个相关性判别函数计算两个文本表征之间的相似度；因为在最后的相关性判别函数时才发生交互，所以可以离
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2023-08-13 21:56:17
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自然语言语义分析研究进展_笔记词语语义分析：确定词语意义，衡量两个词之间的语义相似度或相关度;句子语义分析：研究包含句义分析和句义相似度分析两方面;文本语义分析：识别文本的意义、主题、类别等语义信息的过程，从而实现对大规模文本集合的 有效管理与挖掘。当前的研究策略：基于知识或语义学规则的语义分析（语义词典、知识库、概念本体库）和基于统计学的词语语义分析。一、词语语义分析词语相似性：也可称为可替代性
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2023-10-08 16:36:21
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文章目录 前言一、基于向量空间距离的相似度方法1、欧氏距离(Euclidean Distance)2、标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance)3、曼哈顿距离 (Manhattan Distance)4、切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)5、闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)6、马氏距离 (Mahalanobis D
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2023-10-13 22:08:45
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原理BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。
BM25算法的一般性公式如下： 其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作
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2023-09-05 17:26:05
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1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic Models）深度学习架构。2. DSSM原理DSSM的原理很简单，通过搜索引擎里Query和Doc的海量的点击曝光日志，用DNN把Quer
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2023-11-10 02:30:02
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最近做了关于NLP语义相似度计算的几个小项目，总结下自己的学习经验首先，语义相似度计算可以说是NLP算法中的核心的一部分内容，很多其他的领域都需要借助相似度计算的算法来提升性能。具体来说，比如对话机器人，情感分析，搜索引擎，推荐系统，机器翻译等。这些看似各不相同的应用都或多或少接住了语义相似度计算作为重要部分。可见语义相似度分析在NLP领域的重要程度，特别是近年来随着深度学习的广泛应用，NLP语义
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2023-08-29 14:45:30
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词嵌入（word embeddings）常用于计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法。分布式向量或词嵌入向量基本上遵循分布式假设，即具有相似语义的词倾向于具有相似的上下文词，因此这些词向量尝试捕获邻近词的特征。分布式词向量的主要优点在于它们能捕获单词之间的相似性，使用余弦相似性等度量方法评估词向量之间
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2023-10-10 10:25:54
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本博文将会介绍NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度（余弦相似度，cosine similarity）。 首先，让我们来看一下，什么是词袋模型。我们以下面两个简单句子为例：sent1 = "I love sky, I love sea."
sent
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2023-11-03 11:48:49
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# 实现 CLS NLP 语义相似度的指南
在现代自然语言处理（NLP）中，语义相似度的计算是一项重要的任务。对于刚入行的小白而言，学习如何实现语义相似度的方法可能显得有些复杂。本文将用一个清晰的流程和详细的代码示例来帮助你掌握这一技能。本文将以“CLS NLP 语义相似度”为例，逐步进行。
## 一、流程概述
首先，我们来看一下实现 CLS NLP 语义相似度的步骤。以下是简要的流程表格：
原创
2024-09-05 04:36:33
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在当今的人工智能领域，自然语言处理（NLP）正扮演着越来越重要的角色。特别是在语义相似度模型的应用中，它们能有效地帮助我们理解和比较不同文本之间的相似性。本文将围绕构建和部署“nlp 语义相似度模型”的全过程进行详细探讨。
## 环境预检
在构建语义相似度模型之前，我们首先需要进行环境预检。此步骤确保我们的系统满足所有依赖要求。
首先，我们来看看兼容性分析，通过四象限图来展示各个依赖库之间的
# NLP Paddle 语义相似度实现教程
## 导语
本篇文章将教会你如何使用PaddlePaddle框架实现自然语言处理（NLP）中的语义相似度任务。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你快速上手。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个项目的流程图：
```mermaid
journey
开始 --> 数据准备 --> 模型搭建 --> 模型训练
原创
2024-01-12 07:16:48
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# 教你实现 NLP 文本语义相似度
自然语言处理（NLP）是计算机理解人类语言的重要技术。文本语义相似度是NLP中的一项关键应用，旨在评估两段文本之间的相似程度。接下来，我们将介绍实现这一目标的完整流程，并配上示例代码。
## 流程概述
下面是实现文本语义相似度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--
【简单总结】句子相似度计算的几种方法1.句子相似度介绍：句子相似度–指的是两个句子之间相似的程度。在NLP中有很大的用处，譬如对话系统，文本分类、信息检索、语义分析等，它可以为我们提供检索信息更快的方式，并且得到的信息更加准确。2.句子相似计算的方法概括：句子相似度计算主要分为：基于统计的方法：莱文斯坦距离（编辑距离）BM25TFIDF计算TextRank算法中的句子相似性基于深度学习的方法：基于
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2023-12-19 09:00:28
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基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断 2 段文本语义是否相同。1. 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LC
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2023-11-22 23:35:38
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所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主要用于语料的召回和粗排。作者&编辑 | 小Dream哥 1 DSSM的提出 较早期的语义匹配模型都是基于关键词的匹配，例如LSA等，无法匹配语义层面的信息。基于此，DSSM（Deep S
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2023-10-16 17:06:36
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本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断两段文本语义是否相同。1. 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集LCQMC为例，LCQMC数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问句语义匹配
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2024-05-22 16:03:06
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目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析 1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机
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2023-09-20 14:14:05
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