向量化算法word2vec词袋模型最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法 方法：基于出现的词语构建词典（唯一索引）统计每个单词出现的词频构成向量存在的问题维度灾难无法保留语序信息存在语义鸿沟的问题神经网络语言模型（NNLM）特点 与传统方法估算P不同，NNLM直接通过一个神经网络结构对nn元条件概率进行估计。 基本结构大致操作 从语料库中搜集一系列长度为nn的文本序列，假设这些长度为nn的文本
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2023-08-30 22:02:04
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1、计算两个句子相似度，句子表征（工业界效果较好）参考：https://www.zhihu.com/question/29978268/answer/55338644?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=795302198023192576原材料：整理好的词表比如 10W个词，已经训好的词向量，如 Word2vec
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2023-10-06 22:58:00
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本文是基于文章 From word embedding to document distanceproceedings.mlr.press
1.背景一个好的文档相似度算法对于文档分类，文档推荐十分重要。传统的bag of word(BOW) 或者 TF-IDF。 但是这两个对于文档的嵌入方式又一个共同的问题，那就是没有考虑到近义词的关系。还有其他的一些诸如Latent dirichlet A
实现短文（短句子）的相似度计算： 本文基于词语游走距离(WMD)的思想，利用word2cev生成的词向量进行短文（短句）的相似度计算。Word2vec： Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。自然语言处理领域，常用它来生成词语的向量，并根据词语的向量来获取文本之间的深层次关系，它对深层次的挖掘数据之间的内在关系有着
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2023-10-07 23:17:55
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SentenceBertSentence-BERT: 如何通过对比学习得到更好的句子向量表示 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)动机：直接把2个句子串联起来输入Bert做分类（即Cross-Encoder方式），当需要找N个句子里相似度最大的2个句子时，要经过Bert的次数是N*(N-1)/2次；计算量太大了；把每个句子单独经过Bert，得到各自的句子向量后，再计算相似度，即Bi-Enco
如何使用gensim的word2vec模型和python计算句子相似度根据Gensim Word2Vec，我可以使用gensim包中的word2vec模型来计算2个单词之间的相似度。例如trained_model.similarity('woman', 'man')0.73723527但是，word2vec模型无法预测句子相似性。 我发现在gensim中具有句子相似性的LSI模型，但是，似乎不能与
计算文本相似度有多种方式，这里简单介绍一下其中的一种：词向量余弦。词向量余弦词向量余弦算法，是将文本作为一个多维空间的向量，计算两个文本的相识度即计算判断两个向量在这个多维空间中的方向是否是一样的。而这个多维空间的构成是通过将文本进行分词，每个分词代表空间的一个维度。下面通过例子来说明多维空间的构成即词向量问题。比如要计算如下两个短文本的相识度：文本一：天气预报说，明天会下雨，你明天早上去上班的时
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2023-09-30 21:01:33
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余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图：如上图二：可以认为a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似的，或者说是相等的。如果a和b向量夹角较大
# Java词向量计算实现流程
## 1. 简介
在自然语言处理（NLP）领域中，词向量是一种将文本中的单词转换为向量表示的方法，它能够捕捉单词之间的语义和语法关系。在本文中，将介绍如何使用Java实现词向量计算。
## 2. 实现步骤
下面是实现Java词向量计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 |
原创
2023-10-04 05:54:21
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# coding:utf-8import csvimport itertoolsimport operatorimport timeitimport nltkimport numpy as npimport sysimport utilsfrom datetime import datetime#递归神经网络困难'''词向量映射 '''vocabulary_size = 8000unknown_t
原创
2018-09-24 15:50:59
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文本表示是自然语言处理中的基础工作，文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。在自然语言处理研究领域，文本向量化是文本表示的一种重要方式。顾名思义，文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。无论中文还是英文，词语都是表达文本处理的最基本单元。当前阶段，对文本向量化都是通过词向量化实现的。当然也有将文章或者句子作为文本处理
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2023-06-13 23:00:32
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编程：所用python的包下的gensim。 编程路径： 1.读取文档 2.对要计算的文档进行分词 3.把文档按照空格整理成一个超长的字符串 4.计算词语出现的频率 5.对频率低的词进行过滤，如果文档过小就不用选，过大的话把频率过低的词过滤后，在更快计算 6.通过语料库建立词典 7.加载要对比的文档 8.将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量 9.对稀疏向量进行处理，获得新语料库 10.将
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2023-10-13 12:34:02
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前言：由于最近在学习知识图谱的10.1 词嵌入（word2vec）10.1.1 为何不采用one-hot向量one-hot向量表示词（字符为词）,假设一个词的索引为iii，为了得到该词的one-hot向量表示，我们创建一个全0的长为NNN的向量，并将其第iii位设成1.
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2021-11-12 09:47:00
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前言：由于最近在学习知识图谱的10.1 词嵌入（word2vec）10.1.1 为何不采用one-hot向量one-hot向量表示词（字符为词）,假设一个词的索引为iii，为了得到该词的one-hot向量表示
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2022-01-16 13:43:53
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文本相似性工具安装 (python ,nltk , gensim)
我们需要安装三个主要的软件Python, NLTK和Gensim。后两个都是python的第三方插件。NLTK是一个基于Python的开源自然语言处理工具包，包含丰富的应用，可以用于自然语言处理的学习和算法的演示，比如去听用词，tokenize, stem，词性标注，句法分析，相似性计算等。Gensim是一个开放的工具包，用来
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2023-09-05 10:38:35
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计算多边形面积的方法为将多边形分解成多个三角形，然后把这些三角形的面积相加。三角形面积为两边向量叉积除以2。 这是Java代码，目前是第3版 ，已经尽可能优化了，相比初版有25%的性能提升。/**
* 平面多边形面积算法3，用原点为基点（不需要从图形边线上取点）<br/>
* 多计算一条线段，但减少了每一步的两次减法（起于原点的向量等于节点的坐标），使误差减小，
当需要搜索自由文本并且 Ctrl+F / Cmd+F 不再有效时，使用词法搜索引擎通常是你想到的下一个合理选择。 词汇搜索引擎擅长分析要搜索的文本并将其标记为可在搜索时匹配的术语，但在理解和理解被索引和搜索的文本的真正含义时通常会表现不佳。这正是向量搜索引擎的闪光点。 他们可以对同一文本进行索引，以便可以根据它所代表的含义及其与具有相似或相关含义的其他概念的关系来搜索该文本。在本博客中，我们将简要
相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。
对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小，来计算文本的相似度。下
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2023-08-05 16:56:03
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0 引言 在自然语言处理任务中，我们经常需要判断两篇文档是否相似、计算两篇文档的相似程度。比如，基于聚类算法发现微博热点话题时，我们需要度量各篇文本的内容相似度，然后让内容足够相似的微博聚成一个簇；在问答系统中，我们会准备一些经典问题和对应的答案，当用户的问题和经典问题很相似时，系统直接返回准备好的答案；在监控新闻稿件在互联网中的传播情况时，我们可以把所有和原创稿件相似的文章，都看作转发，进而刻
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2023-08-10 15:15:19
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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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