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
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2023-12-29 18:53:51
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在当前的自然语言处理（NLP）领域，文本匹配和标签处理正变得越来越重要。尤其是在信息检索、文本分类和对话系统等场景中，如何准确高效地进行文本匹配，就是一个不可或缺的能力。HanLP作为一款开源的NLP工具，提供了多种文本匹配的算法和实现，适合不同的应用场景。
在学习和实现HanLP中的文本匹配标签功能时，我们会涉及到多个维度的分析，包括性能、特性、实战对比等。
## 背景定位
在很多实际应用
Hi，朋友们晚上好~，周末躺了两天，今天把欠下的给补上~简单介绍下短文本匹配任务，就是两个句子送入模型，然后做一个二分类，判断两个句子是否相识。短文本匹配在很多场景都会使用到，例如问答、信息检索等系统中都会用到，但是由于短文本可能缺乏一些关键元素信息，所以模型可能不是很好的能理解短文本的语义信息，很容易想到的一个办法就是能不能对短文本做一个信息补充，比如增加一些上下文信息之类的，今天主要是给大家介
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2024-07-16 11:54:25
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文本匹配语义解析:有用吗?一． 定义&背景一些定义
1.1研究两段文本之间关系的问题都可以看做是文本匹配；
1.2当使用文本语义监督训练时，就是 语义相似性匹配问题。 如果使用 行为标签去监督训练，就成了行为相关性匹配问题。
1.3 语义相关性，比如搜索，查询词和文档如果关键字不一样，但两者是多词一义，则模型不理解语义，做语义上的匹配解决不了问题。 在推荐中，商品可以由一个向量来刻画，用
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2023-11-13 20:58:56
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随着互联网和移动设备的普及，短文本数据的处理和分析变得越来越重要。自然语言处理（NLP）是处理和理解自然语言的一种技术，近年来在短文本分类、情感分析、机器翻译等领域得到广泛应用。本文将介绍如何使用 NLP 技术，实现一个中文短文本分类项目的实践。一、项目介绍本项目是一个中文短文本分类器，可以将输入的短文本分为多个类别。本文将使用 Python 语言和相关的 NLP 库，搭建一个基于机器学习的分类器
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2024-06-08 13:41:28
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背景文章板块是汽车之家海外站(yesauto.com)的重要组成部分，在产生自发流量和整站SEO方面作用明显。为方便读者，提升阅读体验，同时让汽车内容与汽车销售产生更直接的关联，即提升留资转化率，需要更有效的方式将文章内容与经销商库存直接关联起来。因为汽车评测文章内容中包含很多品牌、车系等信息，直接把品牌、车系变成热点，配置相关超链接，这样用户点击时，能直接跳转到该品牌的库存列表页面。将直接产生导
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2023-07-21 15:12:28
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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
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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此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！安装HanLPHanLP将数据与程序分离，给予用户自定义的自由。 HanLP由三部分组成：HanLP = .jar + data + .properties ，请前往 项目主页 下载这三个部分。1、下载jar放入classpath并添
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2023-12-21 13:12:13
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# HanLP：文本长度分析及其应用
## 引言
在自然语言处理（NLP）的领域中，文本长度是一个重要的特征。文本长度不仅能够帮助我们理解文本的复杂性，还能够为文本分类、情感分析等任务提供重要信息。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用 HanLP 进行文本长度的分析，并展示相关的代码示例。同时，我们还将通过可视化的方式展示项目的进度和数据分布。
## HanLP 简介
HanLP 是一个开
文章目录引言1. 文本向量化2. one-hot编码3. 词向量-word2vec3.1 词向量-基于语言模型4 词向量 - word2vec基于窗口4.1 词向量-如何训练5. Huffman树6. 负采样-negative sampling7. Glove基于共现矩阵7.1 Glove词向量7.2 Glove对比word2vec8. 词向量训练总结9. 词向量应用9.1词向量应用-寻找近义词
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2024-09-24 18:10:47
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# 使用 HanLP 实现文本向量化
在自然语言处理（NLP）中，文本向量化是一个重要的步骤，它将文本转换为机器能够理解的数值形式。HanLP是一个强大的自然语言处理工具库，提供了丰富的功能，包括文本向量化。本文将指导你如何使用HanLP实现文本向量化，从基础的安装到具体的代码实现。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下实现文本向量化的整体流程。以下是流程步骤：
| 步骤
# 如何实现文本摘要 hanlp
## 一、流程概述
为了帮助你理解如何使用hanlp实现文本摘要，以下是整个流程的步骤概览：
```mermaid
gantt
title 文本摘要 hanlp 实现流程
section 操作步骤
准备数据 :a1, 2022-01-01, 1d
分词处理 :a2, after a1, 2d
原创
2024-05-04 04:20:04
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使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典，它们的格式都是非常相似的，形式都是文本文档，随时可以修改。本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式，以满足用户自定义的需要。基本格式词典分为词频词性词典和词频词典。1、词频词性词典（如CoreNatureDictionary.txt）（1）每一行代表一个单词，格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ...。（2）支
在 Word 里打字谁都会，可是看似简单的 Word 也有让人发狂的时候。究其原因，还是因为对它的脾气不够了解。 今天分享 7 个 Word 小技巧，能够让你在制作和排版文档时如有神助，效率百倍。01 万能的 F4 键 经常留意秋叶 PPT 公众号的朋友们，对这个按键一定不陌生。F4 键的功能是重复上一步操作，这意味着，你上一步做完什么操作，按 F4 键，它会自动帮你再来一次。 比如，合并单元格，
文章目录基于深度学习的文本分类一、文本表示方法 Part21.现有文本表示方法的缺陷2.FastText二、基于FastText的文本分类三、如何使用验证集调参四、本章小结五、本章作业六、后记 基于深度学习的文本分类与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。从本章开始我们将学习如何使用深度学习来完成文本表示。一、文本表示方法 Part21.现有文本表示方法的缺陷在上一
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2024-06-12 16:13:33
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逆向最大匹配分词算法中文分词是所有中文信息处理的基础。在数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等领域都起着至关重要的作用。中文分词算法大概可以分为三类：正向最大匹配、逆向最大匹配以及基于统计概率模型的算法。这篇博文讲的就是逆向最大匹配分词算法。其实正向最大匹配和逆向最大匹配算法类似。逆向最大匹配算法虽然简单，但在处理一些语句上面还是不能准确地分词，后面会具体讲到。逆向最大匹配分词算法： 事先设置一个k值
最长匹配原则 是支持IP路由的设备默认的路由查找方式（事实上几乎所有支持IP路由的设备都是这种查找方式）。当路由器收到一个IP数据包时，会将数据包的目的IP地址与自己本地路由表中的表项进行bit by bit的逐位查找，直到找到匹配度最长的条目，这叫最长匹配原则。 这里有几个概念要先搞清楚：看上面的图，这是一个形象化的二维空间图。深灰色的空间 172.16.0.0/16，这个网络号，我们称为 主类
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2024-07-06 08:28:30
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0.写在前面本笔记用作复习查看用，基础完整总结部分，基础不牢，地动山摇！：Java核心编程总结（一、继承） ：Java核心编程总结（二、抽象类与接口） ：Java核心编程总结（三、多态与内部类） ：Java核心编程总结（四、异常与线程） ：Java核心编程总结（五、线程池与死锁） ：Java核心编程总结（六、常用API与集合） ：Java核心编程总结（七、Stream流） ：Java核心编程总结（
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2024-10-09 10:59:11
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文本是不定长度的，文本表示成计算的能够运算的数字或向量的方法称为词嵌入（Word Embedding）。词嵌入是将不定长的文本转换成定长的空间中。为了解决将原始文本转成固定长度的特征向量问题，scikit-learn提供了以下方法：令牌化（tokenizing）：对每个可能的词令牌分成字符串并赋予整数形的id，通过空格和标点符号作为令牌分隔符。统计（counting）每个词令牌在文档中的出现次数。
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2024-07-04 21:02:04
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