Task08 word2vec；词嵌入进阶；文本分类 学习笔记word2vec词嵌入基础 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长
1. 什么是词嵌入(Word Embedding)⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（word embedding）。**近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类
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2024-06-21 07:45:36
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在自然语言系统值，单词是基本单位，词向量是用于表示单词的特征向量。将单词映射到实数向量的技术称为单词嵌入。用于表示单词之前使用过one-hot作为处理，但是one-hot有一个缺点就是无法用于体现单词之间的关系。通常使用两个词向量的余弦距离来表示其相似度，使用one-hot表示的词向量之间的预先相似度都为0，故无法表示相似程度。可以使用Word2vec来解决这个问题。它使用固定长度的向量来表示每一
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2024-09-23 12:15:30
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1 NLP（自然语言处理）1.1相似度相似度和距离之间关系：1、文本相似度：1) 语义相似、但字面不相似：老王的个人简介铁王人物介绍2) 字面相似、但是语义不相似：我吃饱饭了我吃不饱饭2、方案：1) 语义相似：依靠用户行为，最基本的方法：（1）基于共点击的行为（协同过滤），（2）借助回归算法歌神 -> 张学友2) 字面相似：(1) LCS最大公共子序列 (2) 利用中文分词老王的个人简介 =
## Java词的相似度计算流程
在本文中，将介绍如何使用Java计算两个词之间的相似度。我们将使用WordNet这个开源的词典库，该库提供了丰富的词汇和词义信息。相似度计算的基本思想是通过计算两个词的概念之间的相似度来衡量它们之间的相似程度。
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 加载WordNet词典 |
| 步骤2 | 获取两个词的概念 |
原创
2023-08-20 06:23:00
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在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
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2024-04-26 08:56:39
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目录一、相似检索方法总体分析二、基于距离度量的方法（一）余弦相似度（二）欧氏距离（三）曼哈顿距离（四）汉明距离三、基于集合的方法（一）Jaccard相似度（二）杰卡德距离四、基于内容的方法五、协同过滤方法（一）基于用户的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析（二）基于物品的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析六、基于图的方法（一）基本原理（二）案例应用案例：社
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2024-08-16 19:25:50
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在处理数据库中的字段间相似度问题时，MySQL 提供了灵活工具来实现这一目标。我们可以通过多种方法来计算字符串相似度，比如使用内置函数、存储过程或者结合外部库。下面，我们将探讨解决 “MySQL 字段间相似度” 的过程，包括必要的环境准备，具体的分步指南，配置详解，验证测试，排错指南，以及扩展应用。
## 环境准备
在开始前，请确保我们有一个合适的开发环境。以下是一些前置依赖的安装步骤，确保你
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
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2024-02-04 11:10:38
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Traceback (most recent call last): n() File "D:/dev_src/python/image_classifiy/text/similarity.py", line 16, in r
原创
2023-07-10 20:40:37
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# NLPCDA计算词向量相似度的科普文章
## 引言
在自然语言处理(NLP)的领域，词向量是一个重要的概念，它通过将单词转换为向量，使机器能够理解和操作语言数据。最近，随着深度学习的发展，词向量的计算和应用变得越来越普遍。在这一领域中，像NLPCDA这样的工具，可以帮助我们有效地计算词向量之间的相似度。本文将介绍如何使用NLPCDA计算词向量相似度，并给出相应的代码示例。
## 什么是词
【前沿重器】全新栏目，本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会，与大家一起成长。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。往期回顾心法利器[8] | 模型热更新小记心法利器[9] | 算法项目从0到1孵化过程心法利器[10] | 算法项目从1到N的进化心法利器[11] | 任务方案思考：文本分类篇心法利器[12] | 任务方案思考：序列标注（NER）篇0 小系列初衷自己接触的项目
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2023-10-29 18:22:24
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由于最近的项目需要，有幸接触到了这方面的算法问题，字符串相似度，顾名思义，就是指两个字符串的相似程度。这一类的算法有很多，主要有编辑距离算法(Levenshtein Distance)、最长公共子串算法(CLS)、还有google的余弦算法。最终根据项目需求决定使用编辑距离算法(Levenshtein Distance)，下面就来详细说明一下Levenshtein Distance的具体实现。
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2024-08-02 13:23:38
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1、向量距离度量表示法欧氏距离：最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中。n维空间中两个点x1(x11,x12,…,x1n)与 x2(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离：曼哈顿距离：曼哈顿距离对应L1-范数，也就是在欧几里得空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。例如在平面上，坐标（x1, y1）的点P1与坐标（x2, y2
目录背景为什么只用ES相似度匹配不行解决同一意图不同表达的问题 “粗筛”+“精选”的意图匹配方案另外一种思路：背景在对话系统领域，检索式对话系统一直是工业界的偏爱。而如何“检索”，或者说如何对用户query(输入的问题)进行意图匹配，则是能否做好检索式对话系统的关键所在。 为什么只用ES相似度匹配不行 “深圳的市花是什么”&“鹏城的市花是啥” ，这两句话我们明
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2024-03-18 11:30:46
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# 如何实现“python两个词的相似度”
## 摘要
在自然语言处理领域，计算两个词的相似度是一个重要的任务。本文将介绍如何使用Python实现两个词的相似度计算，旨在帮助刚入行的小白快速学习这一技能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start(开始) --> Step1(导入必要的库);
Step1 --> Step2(加载预训练的词向量模
原创
2024-07-11 06:19:37
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# 关键词匹配 相似度 java
在编程中，关键词匹配和相似度计算是非常重要的技术，可以帮助我们进行文本搜索、推荐系统、自然语言处理等方面的应用。在Java语言中，我们可以利用一些库和算法来实现关键词匹配和相似度计算。本文将介绍如何在Java中实现这些功能，并给出代码示例。
## 关键词匹配
关键词匹配是指在一段文本中查找指定的关键词是否存在的过程。在Java中，我们可以使用正则表达式来实现
原创
2024-06-04 03:49:55
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长尾词，什么是长尾词？简单来说长尾词通过核心展开出来的一个关键词。长尾词有流量吗？相信这些大家很关心的一点。长尾词不仅有流量，而且流量好不少。相信大家都用过百度搜索答案，当你输入一半的时候百度是不是会给你弹出一系列的词出来供你选择。这些也叫长尾词还有一个称呼叫下拉词，这些都是用户喜欢搜索的词才会成为下拉词。今天就教大家怎么挖掘这些下拉词和长尾词。如图所示只需要输入关键词就能批量挖掘长尾词和下拉词。
词袋模型词袋模型（英语：Bag-of-words model）是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。此模型下，一段文本（比如一个句子或是一个文档）可以用一个装着这些词的袋子来表示，这种表示方式不考虑文法以及词的顺序。词袋模型本质是一种用机器学习算法对文本进行建模时表示文本数据的方法，也是 ngram 中的 unigram。词袋模型的三部曲分词（tokenizing）统计修订词特征
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2024-07-12 00:43:05
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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
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2023-12-07 15:05:03
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