预备知识：欧式距离与余弦相似度计算方法1、欧式距离随机取出两个词向量A和B,A的词向量表示为[A1,A2,A3…An]，B的词向量表示为[B1,B2,B3…Bn]。对于词向量A和B,其欧式距离计算公式如下:2、余弦相似度对于词向量A和B,其余弦相似度计算公式如下:词向量的内在联系词向量可以表示单词间的内在联系，即两个单词的词向量通过计算可以得出其关联程度，词向量相似度计算公式主要有:欧氏距离、余弦
基于动态时间规整算法(DTW)的相似度计算 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法。 该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。 该算法由日本学
1、语音识别实现原理：数据库概括的说，语音识别的原理其实并不难理解，原理上和指纹识别的原理相同：设备收集目标语音，然后对收集到的语音进行一系列处理，得到目标语音的特征信息，然后让特征信息与数据库中已存数据进行相似度搜索比对，评分高者即为识别结果。然后通过其他系统的接入来完成设备的语音识别功能。 如果你对语音识别的兴趣不高，那么知道这样的大致原理已经足够。事实上，语音识别的
在前面的章节中，我们讲到了，对于一个垂域BOT的识别，会有分类模型、意图槽位模型来识别其对应的语义，但是这个一般是针对已经成熟的（即积累了一定数据的）场景才可以做的，对于以下的三种场景，这种做法就不适用了：场景冷启动，即一个新的场景，线上并没有对应场景的话术，一般对于冷启动问题我们都会采用模板匹配的方式
相信大家在刷短视频的时候，都会听到一些机器性的声音在念稿子，其实这些声音不一定都是真人配的，有很多都是剪辑软件后期自己配置的AI合成的声音，那么现在的AI合成的声音，能够把声音还原到什么程度呢？现在的AI语音与真人语音的相似度比较高，打个比方，在公共场合，智能语音播报提醒你候机、登车、甚至注意事项，Al语音听起来稳定准确。大家在看小说或者有声刊物的时候，这些声音就是系统通过AI合成的声音，现在的声
异常检测——基于相似度的方法主要内容包括：基于距离的度量基于密度的度量1、概述“异常”通常是一个主观的判断，什么样的数据被认为是“异常”的，需要结合业务背景和环境来具体分析确定。 实际上，数据通常嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊的异常值。噪声可以视作特性较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声和异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有
背景以图搜图，是日常生活中我们经常会用到，例如在选购一款商品时，想要对比价格，往往会在各个购物app上通过搜图的形式来看同一款产品的价格；当你碰到某种不认识的植物时，也可以通过以图搜图的方式来获取该种植物的名称。而这些功能大都是通过计算图像的相似度来实现的。通过计算待搜索图片与图片数据库中图片之间的相似度，并对相似度进行排序为用户推荐相似图像的搜索结果。同时，通过检测图片是否相似也可用于判断商标是
Google Play，作为全球最大的 Android 应用市场，每天都有无数的新应用上传。在这个过程中，确保新上传的应用不是现有应用的复制版本是至关重要的。这就引出了一个问题：Google Play 是如何检测应用之间的相似性的？本文将详细解释一种可能的方式，但请注意 Google Play 的确切算法是未公开的，这只是基于一般的软件相似性检测方法的推测。账号、IP、设备等必须要独立的问题我就不
介绍最近因为工作需要，需要使用一个功能，就是中文文本相似度的计算。属于nlp领域的一个应用吧，这里找到一个非常好的包和大家分享。这个包叫sentence-transformers。这里给大家介绍，如何使用这个包对中文文本做相似度计算（这个包的其中一个小用途罢了）这里使用的模型是paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2模型，因为paraphrase-MiniLM-L
在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分 类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3, …
诸多事物都要受到其周边事物的影响，进而改变自身的形态，甚至确立自己的存在——云动，方知风的存在。反映在人的眼中，则是云赋予了风的含义：若无云，岂有风？
0. 动机武林高手经常从山川之间顿悟，并由山川之形变化出上乘武艺。风云之间的飘渺互动，实则也为实打实的科学、工程实践提供了指引。风是客观存在的，而只有籍由云，我们才能观察到它。在技术领域的日常工作中，诸如此类的例子数不胜数。而在自然语言语义的
# 实现Python单中文相似度检测教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(输入待比较的中文文本A) --> B(加载中文文本B);
B --> C(进行文本相似度计算);
C --> D(输出相似度结果);
```
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------|
| 1
图像相似算法直方图计算法 比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。 这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比
文本在线查重（Online Copy Detection）的实现1 概述1.1 需求给定一段文本，需要返回其和网络开放性数据相比的整体重复率以及具体的重复情况（具体重复的句子/字符串以及重复程度）。1.2 问题分析该问题属于copy-detection领域。由于需要给出查询文本具体重复的句子/字符串以及相应的重复程度，所以我们需要对查询文本进行合理的切分，并需要一一计算出切分后得到的字符串与在线开
起源我们都知道 (不知道也没关系)，接口测试就是验证接口响应结果符不符合预期的一个验证过程。其中接口测试又分为人工测试和自动化测试。人工测试是使用工具/程序先去发送接口请求，然后用肉眼去验证接口的返回结果。而自动化测试则是完全由程序去执行并验证结果。笔者在自动化测试的实践中发现，当接口返回数据因业务实际需求变动时 (一般是业务初期，啥都不确定)，测试工程师需要花大量时间去修改接口响应结果的验证数据
时间序列分析 - 23 DTW (时序相似度度量算法) 上DTW初探简介 在时序分析中，DTW(Dynamic Time Warping)是用来检测两个时序相似程度的算法，而这个相似程度通常用一个距离来表示。例如如下的两个序列， 我们该如何衡量这两个序列的距离呢？一个比较明显的方法是对 ? , ? 这两个序列中的元素按照位置一一计算距离，最后加总或者加
1 前言随着2018年底Bert的面世，NLP进入了预训练模型的时代。各大预训练模型如GPT-2，Robert，XLNet，Transformer-XL，Albert，T5等等层数不穷。但是几乎大部分的这些模型均不适合语义相似度搜索，也不适合非监督任务，比如聚类。而解决聚类和语义搜索的一种常见方法是将每个句子映射到一个向量空间，使得语义相似的句子很接近。说到这，可能有的人会尝试将整个句子输入预训练
Dalvik是Google公司自己设计用于Android平台的虚拟机，Dalvik虚拟机是Google等厂商合作开发的Android移动设备平台的核心组成部分之一。它可以支持已转换为 .dex（即Dalvik Executable）格式的Java应用程序的运行，.dex格式是专为Dalvik设计的一种压缩格式，适合内存和处理器速度有限的系统。Dalvik 经过优化，允许在有限的内存中同时运行多个虚
文章相似度检测工具，提升内容质量，快速通过审核，如果需要检测一篇文章的在搜索引擎的原创度用什么工具会比较好？百度，这个占比最大的搜索引擎，为了提高用户体验和内容质量，也为了更好的支持原创内容，时不时就会不断的更新算法，让更好的内容展示出来。 而对于内容创作者来说，能够创作出一篇原创内容是非常不容易的，但是原创内容的创作是非常耗费时间和精力。所以大部分的内容创作者都会选择是伪原创或者搬运，而伪原创搬
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。方法1 编辑距离 编辑距离又称Levenshtein距离，是指将一个字符串转为另一个字符串所需的字符编辑次数，包括以下三种操作： 插入 - 在任意位置插入一个字符 删除 - 将任意一个字符删除 替换 - 将任意一个字符替换为另一个字符 编辑距离可以用来计算两个字符串的相似度，它的
