本编文章是方法论-主要给大家介绍原理思路简单讲解基于关键词的空间向量模型的算法，将用户的喜好以文档描述并转换成向量模型，对商品也是这么处理，然后再通过计算商品文档和用户偏好文档的余弦相似度。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。比如舆论控制，我们假设你开发了一个微博网站，并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库，那么当一个用户发微博时会先跟骂人句子的
喵喵喵，好久不见啦。首先很抱歉大家期待的调参手册（下）迟迟没有出稿，最近两个月连着赶了4个DDL，整个人都不好了。最近几天终于有时间赶一下未完成的稿子了。在赶DDL的时候夹着写了这篇文章，就先发布这一篇吧～调参手册（下）不出意外的话最近也可以发布啦。本文由来一年前在知乎上关注过这么一个问题：如何判断两段文本说的是「同一件事情」？-知乎https://www.zhihu.com/question/5
原创
2020-12-23 14:18:14
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# Java 两段文字匹配度的实现
## 1. 概述
在Java中，实现两段文字的匹配度通常可以通过计算它们之间的相似度来完成。相似度计算是一个复杂的问题，有很多不同的算法可以实现。在本文中，我们将介绍一种常用的算法——余弦相似度算法，以及如何在Java中实现。
## 2. 流程
下面是实现两段文字匹配度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 输入两段文字
原创
2023-08-29 12:15:34
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喵喵喵，好久不见啦。首候夹着写了这篇文章...
原创
2023-07-25 20:09:42
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package com.wlkj.test;import java.text.NumberFormat;import java.util.Locale;public class SimilarTest { public static void main(String[] args) { String strA = "我喜欢你"; String strB = "
原创
2021-07-27 18:00:53
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文章目录1. 闵可夫斯基距离 Minkowski Distancep=1时 曼哈顿距离 Manhattan Distancep=2时 欧氏距离 Euclidean Distance标准化欧氏距离Standardized Euclidean Distancep->∞ 切比雪夫距离 Chebyshev Distance2.余弦相似度 Cosine Similarity修正余弦相似度 Adjus
本篇博客，主要是描述一种计算文本相似度的算法，基于TF-IDF算法和余弦相似性。算法的描述请务必看阮一峰的博客，不然看不懂本篇博客，地址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.htmlhttp://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similari
# 计算两段文本的相似度
在文本处理领域，计算两段文本的相似度是一个常见的问题。通过比较两段文本之间的相似性，我们可以判断它们是否在内容上相近。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java编程语言来计算两段文本的相似度。
## 文本相似度计算方法
文本相似度的计算方法有很多种，其中最常见的方法是使用余弦相似度。余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角来度量它们之间的相似度。在文本处理中，我们可以将
原创
2024-04-26 06:38:13
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# 如何实现Java比较两段文本相似度
## 1. 流程概述
在实现Java比较两段文本相似度的过程中，我们可以采用以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取两段文本内容 |
| 2 | 对文本进行文本预处理，如去除空格、标点符号等 |
| 3 | 将文本转换为向量表示 |
| 4 | 计算向量之间的相似度 |
## 2. 具体操作
### 步骤
原创
2024-05-27 05:22:28
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什么是 TimeSeries 关联性分析（Correlation Analysis）假设有基于时间序列采集的两组同样大小的数据，关联性分析是指量化这两组数据间的关联程度。再次强调一下，本文中讨论的关联性分析是针对 TimeSeries 数据类型的，在自然语言处理中用到的关联性分析方法是基于信息熵，与文本中讨论的方法不相同，虽然他们都属于关联性分析。如果数据 A 上涨时，数据 B 上涨（同样适应于下
注：学习笔记基于文彤老师文本挖掘的系列课程全文基于《射雕英雄传》语料库，下面是读入数据的一个基于Pandas的通用操作框架。#准备工作，具体可参照学习笔记一，将处理的文章分章节
import pandas as pd
# 有的环境配置下read_table出错，也可用用read_csv
raw = pd.read_table("金庸-射雕英雄传txt精校版.txt",
1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 （公式1.1-1） 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式 （公式1.2-1） 计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词
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2023-09-08 13:55:55
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要匹配的字符串或字符集 中文字符 [\u4e00-\u9fa5] 双字节字符 [^\x00-\xff] 全角字符 [^uFF00-\uFFFF] 空白行 \n\s*\r或\n[\s|]*\r 运用在删除文本空白行时 首尾空白字符 ^\s*|\s*$&nb
# Java 两段文字相似度
## 引言
在自然语言处理和文本挖掘领域，计算文本之间的相似度是一项重要的任务。相似度计算可以应用于各种应用场景，如信息检索、文本聚类、文本分类等。本文将介绍一种常用的方法，使用Java编程语言计算两段文字的相似度。
## 文本相似度的计算方法
文本相似度的计算方法有多种，常用的方法包括余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似系数等。本文将以余弦相似度为例进行介绍
原创
2024-02-02 06:29:32
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# 如何实现Java中计算两段文本相似度的项目
在软件开发中，文本相似度算法被广泛应用于自然语言处理领域。本文将教你如何使用Java计算两段文本的相似度。实现的步骤相对简单，接下来，我们将分析每个步骤所需做的事情，并提供示例代码。
## 流程概述
首先，我们来看看整个项目的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备开发环境 |
| 2
# Python取两段文本中间的内容
在处理文本数据时，有时候我们需要从两段文本中提取出它们之间的内容。这种操作在文本处理、数据清洗以及爬虫等领域中非常常见。Python提供了多种方法实现这一功能，本文将介绍其中几种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 方法一：使用正则表达式
正则表达式是一种用来匹配字符串的强大工具，可以用来提取各种格式的文本信息。在Python中，我们可以使用re模块
原创
2023-08-23 12:06:28
463阅读
1、什么是近似匹配两个句子
java is my favourite programming language, and I also think spark is a very good big data system.
java spark are very related, because scala is spark's programming language and scal
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2024-05-23 11:24:21
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jieba是python第三方库，用于自然语言处理，对文本进行分词，当然也有其他的分词库。gensim库，利用TFIDF算法来进行文本相似度计算，通过利用gensim库的corpora，models，similarities处理后续。基本思路：jieba进行分词，整理为指定格式->gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量->再通过models中的tf-idf将语料库
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2023-09-30 01:42:21
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关键字：正则表达式 模式匹配 Javascript摘要：收集一些常用的正则表达式。正则表达式用于字符串处理，表单验证等场合，实用高效，但用到时总是不太把握，以致往往要上网查一番。我将一些常用的表达式收藏在这里，作备忘之用。本贴随时会更新。匹配中文字符的正则表达式： [\u4e00-\u9fa5]匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff]应用：计算字符串的长度（一个双字节字
原始语料格式：一个文件，一篇文章。 #!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import jieba
from gensim import corpora,models,similarities
import codecs
def cut_words(file):
with open(file, 'r',encoding="utf
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2024-08-08 19:42:10
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