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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最近帮很多本科毕业生做文本数据分析，经常遇到的一个需求是计算文档相似度。思路：抽取语料(所有文档)中的词语，构建词典(词语与数字对应起来)。根据构建的词典对每个文档进行重新编码(将文档转化为向量)。使用余弦计算相似度下面的corpus是我在知乎live随便找到的几个评论，拿来当做测试的例子。好像数据不怎么好玩，大家跟着一起凑合凑合吧。corpus = ['老师讲的很好很全面干货很多','讲述的很好
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2023-08-02 20:47:36
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目录一、前言二、关于SimHash补充知识一）、什么是海明距离二）、海明距离的应用三）、什么是编辑距离三、SimHash算法的几何意义和原理一）、SimHash算法的几何意义二）、SimHash的计算原理 三）、文本的相似度计算四、Java通过SimHash计算文本内容相似度代码示例一）、新增依赖包二）、过滤特殊字符三）、计算单个分词的Hash值四）、分词计算向量五）、获取标
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2023-09-29 19:03:23
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遇到这样一个需求，需要计算两个文本内容的相似度，以前也接触过，下面列举几种方式，也是我在网上查了很多内容整理的，直接上代码，供大家参考，如果你也有这样的需求，希望能帮到你： 内容目录1、字符矩阵标记对比2、海明距离计算，对比相似度3、Jaccard计算 1、字符矩阵标记对比public static void main(String[] args) {
String aa = "在线作业成
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2023-09-01 11:44:25
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目录 1. 文本相似度问题与应用2. 文本相似度模型介绍3. 实战：基于Python实现编辑距离4. 实战：基于simhash实现相似文本判断5. 实战：词向量Word AVG1. 文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含：词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似度问题；以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似度问题，这里的相似指的是语义的相似。这些问题的难度递增
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2024-04-02 06:13:37
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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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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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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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1、无监督，不使用额外标注数据average word vectors：简单对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法
缺点：没有考虑到单词的顺序，对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。tfidf-weighting word vectors：对句子中的所有词向量根据TF-IDF权重加权求和，是常用的一种计算sentence e
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2023-10-18 22:58:50
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# 如何实现Java计算文本相似度
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何在Java中计算文本相似度。这是一个很有趣的任务，同时也是一个很常见的需求。在这篇文章中，我会告诉你整个流程以及每一步需要做什么。让我们开始吧！
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现文本相似度的流程。我将使用一个表格来展示每一个步骤：
```markdown
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-19 07:05:31
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思路是：把字符串的字符放入一个字典中,计算他们(相同
原创
2023-08-08 10:16:20
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比较两个文件中的文本的相似度(纯文本文件)；5种文件：word、excel、ppt、pdf、txt；提取5中文件中的所有文本，作比对。计算相似度；1.读取文件1).读word文件//读取 word path参数为文件绝对路径// word2003转换为2007public String readWord(String path) {
String buffer = "";
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2023-06-27 09:02:13
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preface这一篇我们做文本相似度计算主要采用jieba,Gensim模块来做。文本相似度有什么用呢？它能够计算出文本内容相似的文章，可以把相似的文章推送给读者，也可以去计算几篇文章是否存在抄袭的嫌疑。好那么下面就开始开车，请坐稳扶好。windows下大型文本读取如何处理字符编码问题：我们首先看下代码,采用最基本的Open方法：f=open('F:\Learnning\daomubiji.txt
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2023-09-21 22:33:10
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X π/6 π/4 π/3 π/2 2π/3 5π/6 π y=sinx 1/2 √2/2 √3/2 1 √3/2 1/2 0y=cosx √3/2 √2/2 1/2 0 -1/2 -√3/2 -1X 7π/6 4π/3 3π/2 5π/3 11π/6y= -1/2 -√3/2 -1 -√3/2 -1/2 y= -√3/2 -1/2 0 1/2 √3/2 常用的诱导公式有以下几组：公式一：设α为任
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2024-07-24 16:06:15
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目录1. 前言1.1 开发环境：1.2 初步设想1.3 参考资料2. HanLP2.1 在Java中使用HanLP库2.2 分词函数3. 双文本对比3.1 步骤分解3.2 完整代码 1. 前言最近在做一个基于SSM的Web项目，其中有一项功能是 对相似文本进行合并 ，其中涉及一个文本间相似度计算的问题。在此将实现过程记录下来。1.1 开发环境：名称版本操作系统Win10 X64JDK1.8.0_
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2023-06-19 15:42:57
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本文对两种文本相似度算法进行比较。余弦值相似度算法 VS 最小编辑距离法1、L氏编辑距离（基于词条空间）编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。算法实现步骤:1 设置n为字符串s的长度。("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度。("
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2024-08-11 16:20:29
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简单讲解上一章有提到过[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数据库进行比较，如果
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2024-08-26 11:54:46
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最近有一个新的程序发布了 - 相识。相识是一款文本相似度计算器。相识(Xiangshi)中文文本相似度计算器相识是一款专门为中文打造的文本相似度计算器。这是唯一也是最好的中文文本相似度计算器相识的优势有： - 专攻中文文本相似度比较 - 使用余弦计算，Simhash和Minhash两种算法 - 100%
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2023-05-28 15:40:25
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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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1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言上文介绍了文本的向量化处理，本文是在上文的向量化处理后的数据进行距离的计算。距离度量的方式有多种多样，但是一种相似度计算方式并不适用与所有的情况，需要根据不同的情况和数据类型进行选择。2. 相似度计算方式相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事
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2024-06-08 20:40:01
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