目录：1、文本表示哪些方法？
2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？
3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？
4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM）
5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText）
6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2
# 使用 HanLP 进行语义相似度计算的教程
在当今的自然语言处理（NLP）领域，语义相似度计算是一项常见且重要的任务。本文将指导你如何使用 HanLP 进行语义相似度计算。以下是整个流程的概览。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 详细说明 |
|----------|-----
原创
2024-09-10 04:18:32
97阅读
语义相似度在自然语言处理（NLP）中是一项关键技术，旨在测量两个文本之间的相似程度。在实际应用中，我们可以使用 HanLP 这样强大的工具来进行相关的任务。以下是实现“语义相似度 HanLP”问题的具体流程恢复记录，涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析等内容。
## 备份策略
我们首先制定一个完整的备份策略，以确保语义相似度计算相关数据的完整性和安全性。以下是备份
问题对语义相似度计算（从0到0.5+）短短一个多月的时间，我学到了很多很多东西，从一个呆头小白初长成人。首先，必须感谢我的导师能给我这个机会从头到尾完整地参加这次比赛，至始至终地为我们出谋划策，和我们探讨问题并答疑解惑，而且提供了各种宝贵的学习资料和服务器资源。另外，也要特别感谢我的师兄一路无微不至的提点和帮助，和我一起找方法、看论文、搭模型、改代码，其实我们是从同一个起跑线开始的，到最后被师兄甩
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2024-01-24 10:33:45
234阅读
短文本匹配调研 一．问题背景 机器智能问答FAQ中，输入新文本(语音转文本)后，和对话库内已有句子进行匹配，匹配完成后输出对应问题答案。而这里主要研究的就是两个句子如何计算它们之间语义相似度的问题。 二．方案调研 1.余弦计算短文本相似度度量 a)步骤 （1）找出两个短文本的关键词； （2）每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇 文章对于这个集合中的词的词频
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2024-05-30 14:52:16
138阅读
文章目录 前言一、基于向量空间距离的相似度方法1、欧氏距离(Euclidean Distance)2、标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance)3、曼哈顿距离 (Manhattan Distance)4、切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)5、闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)6、马氏距离 (Mahalanobis D
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2023-10-13 22:08:45
221阅读
本报告提纲分为以下3个部分：语义表示语义匹配未来重点工作语义计算方向在百度 NLP 成立之初就开始研究，研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算，使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。本文主要介绍百度在语义表示方向的技术发展和最新的研究成果艾尼 ( ERNIE )，同时也会介绍工业应用价值很大、百度积累多年的语义匹配 SimNet 的相关内容
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2023-10-06 16:39:22
286阅读
背景知识:
（1）tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 tf–idf is the product of two statistics, term frequency and inverse document frequency.
# 如何实现“hanlp语义文本相似度”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用HanLP来实现文本相似度计算。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行实现。
## 流程
以下是实现“hanlp语义文本相似度”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载HanLP库 |
| 2 | 分词 |
| 3 | 词向量化 |
| 4 |
原创
2024-05-08 07:33:56
192阅读
语义相似度任务概述语义相似度，顾名思义，主要是为了衡量两个句子之间的相似度，来自天池新冠疫情相似句判定大赛的例子：相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部发炎是什么引起的不相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部炎症有什么症状一般都会有非常明确的案例告诉我们，什么叫做相似，什么叫做不相似，这个有非常明显的场景愿意，还是上面那句话，在判断query意图上，如果是判断大粒度意图的话(是否是医疗问句)那就是
《Short Text Similarity With Word Embeddings》论文解释一、概要 本文主要介绍基于词嵌入的短文本相似度计算方法。相比较于其他方法，这种方法的特点在于：几乎不需要任何外部知识（例如不需要语法分析等）不需要手工构造特征此方法计算的是语义相似度，并不是语法或者词型相似度（另一篇文章中提高到LCS、编辑距离等）能够利用多种方式、多种语料获得的词向量（多种方式：wor
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2024-07-25 14:21:06
0阅读
每天给你送来NLP技术干货！作者 | 周俊贤 整理 | NewBeeNLP这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。为了方便，还是从狭义的语义匹配的场景出发，输入一对句子，输出这对句子相似性（回归，0~1）。BERT-avgBERT-avg做法
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2024-02-07 12:49:40
372阅读
# 实现Java语义相似度对比的步骤
## 1. 准备工作
首先，你需要导入相应的库依赖，并准备两个Java文件作为比较对象。
```java
// 导入相应的库
import com.github.difflib.text.DiffRow;
import com.github.difflib.text.DiffRowGenerator;
```
## 2. 读取两个Java文件内容
接下来
原创
2024-03-12 07:13:50
148阅读
1. 摘要LSF-SCNN，即基于词汇语义特征的跳跃卷积模型 (Lexical Semantic Feature based Skip Convolution neural network )，基于卷积神经网络模型引入三种优化策略：词汇语义特征 (Lexical Semantic Feature, LSF)、跳跃卷积 (Skip Convolution, SC)和K-Max均值采样 (K-Max
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2023-12-25 11:42:46
57阅读
在进行文本处理和自然语言处理（NLP）时，计算文本之间的语义相似度是一个非常关键的任务。本篇文章将重点探讨如何使用 Python 中的 HanLP 库来实现文本语义相似度的计算。HanLP 是一个强大的汉语处理工具包，它提供了多种自然语言处理的功能，包括分词、句法分析、命名实体识别等。
### 协议背景
在计算机科学中，文本的语义理解通常可以映射到多个层次，涉及词汇、句法与语义等方面。可以将文
# 使用HanLP实现语义相似度计算
在今天的文章中，我们将深入了解如何使用HanLP库来计算文本之间的语义相似度。对于初学者来说，这可能会显得有些复杂，但本文将详细分步讲解。
## 整体流程
在实现这一功能之前，我们需要了解整个实现的流程。下面的表格展示了实现语义相似度计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-10-09 04:39:17
130阅读
# 教你如何实现hanlp语义对比
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[下载hanlp库] --> B[导入HanLP];
B --> C[分词];
C --> D[词性标注];
D --> E[命名实体识别];
E --> F[依存句法分析];
F --> G[语义角色标注];
```
## 状态图
```m
原创
2024-04-13 04:50:06
47阅读
词语语义的相关关系和相似关系量化语义相关关系和相似关系 自然语言处理中，词语的语义关系包括有相似关系和相关关系，语义相似关系例如汽油和柴油之间的关系，语义相关关系例如鼠标和键盘之间的关系。国内博客基本找不到关于这一类关系挖掘的研究，今天抽空写点记录一下。word embedding的缺点 &nb
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2024-08-02 12:24:49
48阅读
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
197阅读
本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。 论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?i
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2023-10-03 13:59:06
234阅读
