21. 集成方法有随机森林(random forest)和梯度提升树(gradient boosted decision tree)GBDT随机森林中树的随机化方法有两种：(1)通过选择用于构造树的数据点构造随机森林需要确定用于构造的树的个数为了确保树与树之间的区别，对每棵树的数据进行自助采样从样本数据中有放回的多次抽取(一个样本可能被抽取多次)，抽取创建的新数据集要和原数据集大小相等
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2024-08-04 09:51:52
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论文介绍发表：2019，EMNLP论文题目：《Sentence-BERT：sentence embeddings using siaese BERT-networks》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.10084 Github:https://github.com/UKPLab/sentence-transformers适用领域：句向量生成语义相似度计算语义搜索无监
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2024-01-24 21:03:23
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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
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2023-11-19 14:00:22
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短文本语义匹配/文本相似度框架(SimilarityNet, SimNet)，基于bow_pairwise模式及框架原理介绍 一、简介短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是百度一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。1.1 示例句子1 句子2 相似度
车头 如何 放置 车牌 前 牌照
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2024-01-18 21:16:02
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如何设计一个比较两篇文章相似性的算法？假如我们想得到更多的局部信息，如相似片段、相似百分比，那又该如何去做？任何idea都可以分享 如果是话题是否相似，一般是关键词匹配的方法想了一种基于统计模型的算法，不知道实际效果如何：首先收集足够多的样本，分词，统计各个词的频度（文章中出现次数 / 总词数），然后计算每个词的平均频度（频度和 / 文章数）和频度方差（(频度 - 平均值) ^ 2 /
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2024-03-14 17:20:28
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# 实现 Python 语义相似度模型的入门指南
在本文中，我将向你介绍如何构建一个简单的 Python 语义相似度模型。这个模型将帮助你计算两个文本之间的相似度，通常在自然语言处理（NLP）领域中非常有用。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 数据准备 |
| 3 | 文本预
1. 基于用户的协同过滤基于用户（User-Based）的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息，寻找与新用户相似的其他用户；同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U×U→R，以计算用户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。在协同过滤中，一个重要的环节就是如何选择合适的相似度计算方法，
1. 相似度模型的应用场景简单的说，相似度模型的应用场景就是，需要找到和某个实体相似的其他实体。比如：（1）商铺选址：某公司要在新城市开新的店铺，需要选址，可以使用相似度模型，找到和现有市场中表现好的商铺地址相似的地点；（2）广告宣传：其实和商铺选址类似，要选择一个好的宣传地点，可以使用相似度模型，找到和现有最好的宣传地点最相似的地点；（3）个性化推荐：这是现在互联网领域，尤其是电子商务领域应用很
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2024-03-25 11:07:11
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一 KNN Search介绍 Elasticsearch 使用HNSW 算法来支持高效的 kNN 搜索。与大多数 kNN算法一样，HNSW是一种近似方法，它牺牲了结果准确性以提高搜索速度。 ES8.x
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2024-03-14 07:06:46
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DSSM (Deep Structured Semantic Models)用于文本相似度匹配场景，是为了平衡搜索的关键词，和被点击的文本标题之间的相关性。论文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf目录1、DSSM原理1.1、wordha
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2023-12-10 15:17:34
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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
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2024-06-03 12:41:10
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0.引言在建模的过程中，当需要整理出两两样本之间的联系时，通常会使用“相似性（similarity）”来描述这种联系。在一般语境中，我们通常会用“距离（distance）”来代表这种联系。一般来说，相似性和距离代表的含义是相同的。而对距离的正确建模能帮助模型更快的挖掘出隐含在数据分布之间的联系。1.两样本的相似度的衡量1.1 基本性质非负性：同一性：对称性：直递性：1.2 常用度量方式：以n维样本
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2024-03-23 12:51:44
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2013年数学建模拼接问题论文g(x,y)当g x,y 0时，图片为左边碎图片。2122边缘特征点的检测与配准，详细研究了基于边缘轮廓提取特征点和利用提取的特征点进行配准。特征点提取是基于边缘特征点图像配准方法的关键，相似性度量。相似性度量是指用哪种方法来确定待配准特征之间的相似性。它是以某种距离函数或代价函数的形式出现的。相似性度量与特征空间是紧密相连的，因为相似性度量是利用特征提取的信息，特征
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2024-06-17 22:54:02
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一、简介论文：Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data微软13年提出的计算文本相似度的深度学习模型，核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比
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2023-11-22 16:11:58
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1.语义相似定义两个任意的词语如果在不同的上下文中可以相互替换且不改变文本的语义的可能性越大，那么两者之间的相似度就越高，否则相似度就越低。22.语义距离定义：数值在0到正无穷，0表示相似度为1，正无穷表示相似度为0。检测方法： 1.基于世界知识。根据世界知识方法一般是利用一部同义词词典来计算词语语义距离，现在常用的同义词词典有同义词词林、WordNet 和 HowNet 等，其中同义林词林和 W
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2023-12-25 10:08:27
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说明：PIL.Image读取图片并resize同一尺寸scipy.spatial.distance库计算距离（也可用sklearn.metrics.pairwise_distances）距离越小越匹配 文章目录一、测试图片二、欧氏距离三、曼哈顿距离四、切比雪夫距离五、余弦距离六、皮尔逊相关系数七、汉明距离八、杰卡德距离九、布雷柯蒂斯距离十、马氏距离十一、JS散度十二、image-match匹配库十
W~J~T~E一、基本方法在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，那么求句子相似度方法有哪些呢？ 编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算 1）Word2Vec：其实就是将每一个词转换为向量的过程 这里我们可以直接下载训练好的 Word2Vec 模型，模型的链接地址为：news_12g_baid
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2023-09-30 22:57:21
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1. 背景以搜索引擎和搜索广告为例，最重要的也最难解决的问题是语义相似度，这里主要体现在两个方面：召回和排序。在召回时，传统的文本相似性如 BM25，无法有效发现语义类 query-Doc 结果对，如"从北京到上海的机票"与"携程网"的相似性、"快递软件"与"菜鸟裹裹"的相似性。在排序时，一些细微的语言变化往往带来巨大的语义变化，如"小宝宝生病怎么办"和"狗宝宝生病怎么办"、"深度学习"和"学习深
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2023-09-06 17:59:16
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# Python语义相似度算法模型
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，语义相似度算法模型在许多应用中变得至关重要，如搜索引擎、推荐系统和文本分析等。本文将介绍Python中实现语义相似度的基本方法，并通过代码示例来加深理解。
## 语义相似度简介
语义相似度指的是两个词语、短语或句子在语义上的相似程度。计算语义相似度的方法有很多，常见的包括基于词向量的方法（如Word2Vec、GloVe
原创
2024-09-25 03:47:23
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在这篇博文中，我将向大家详细阐述如何构建“Python 曲线相似度分类模型”。这一过程涉及多个技术细节，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案以及最佳实践。希望通过这个过程的整理，能够帮助大家更好地理解和应用相关技术。
### 备份策略
在处理曲线相似度分类模型时，备份策略显得尤为重要。我制定了每周的备份计划，并使用甘特图来清晰地展示备份的时间安排。
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