向量的点乘:a * b公式：a * b = |a| * |b| * cosθ点乘又叫向量的内积、数量积，是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积；是标量。点乘反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点乘越大。向量的叉乘：a ∧ ba ∧ b = |a| * |b| * sinθ向
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2024-03-11 14:07:19
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向量的相似度计算常用方法相似度的计算简介 关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。下面我们详细介绍几种常用的相似度计
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2023-11-15 14:45:35
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方差公式：Var = E[(X-μ)²] = E[X²-2Xμ+μ²] = E(X²)-2μ²+μ² = E(X²)-μ² (*)最后推出方差就是平方的均值减去 均值的平方皮尔逊相关系数①协方差就是看两个变量是否正负相关，也就是数值上变化是否同或反向；②相关系数直接衡量的就是线性相关关系，取值就在+-1之间，体现的含义是X和Y多大程度在一条斜率存在且不为0的直线上；距离向量余弦距离，也称为余弦相似
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2023-12-21 06:48:05
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SimBert前言原理mask矩阵实现及运算 前言SimBert是由苏剑林开发的模型，基于UniLM思路做成的，具体可以参考：https://kexue.fm/archives/7427SimBert可以做相似句生成&句子相似度判断 比如生成句子： gen_synonyms(“我和吴彦祖比谁更帅”)['我和吴彦祖比谁更帅？',
'我和吴彦祖比较谁更帅',
'我和吴彦祖比谁更帅一些
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2023-12-28 16:07:45
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目的：将数据集输入BERT，直接获取句子向量做后续训练数据集格式：一句话一行（已过滤掉各种符号）目录一、利用BertServer二、保存bert得到的句子向量-tensorflow基于estimator版一、利用BertServer环境：python3.6 + tensorflow1.14 我的数据保存：1. 安装BertServer：pip install bert-serving-c
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2024-04-24 13:34:22
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这两者计算的都是文档和文本之间的相似度，如果是两个短文本貌似也可以。1、TF-IDF = TF * IDF 假设文本是“我怎么这么帅气”，4个词，第一个词“我”， 文档1中一共有10个词，“我”有2次，这个词的词频都是2，这就是TF 第一个词“我”，在所有文档中，有“我”这个词的文档数是m，文档总数是n，则IDF =
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2023-12-10 22:08:39
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# 使用PyTorch和BERT获取句向量
在自然语言处理（NLP）领域，句向量（sentence embedding）是将一个完整句子转换为固定长度向量表示的方式。这种表示能够捕捉句子的语义信息，常用于文本分类、文本相似度计算和信息检索等任务。近年来，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）因其强大的上下文理解能
**文本处理** 深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法。 将文本分解而成的单元（单词、字符或 n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分（tokenization）。所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。将向量与标记相关联的方法有很多种。
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2023-12-07 07:56:51
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1.把我们要获取词向量的句子进行分词处理，再根据模型中的vocab.txt获取每个词的对应的索引。token初始化tokenized_text = tokenizer.tokenize(marked_text)
print (tokenized_text)
['[CLS]', 'after', 'stealing', 'money', 'from', 'the', 'bank', 'vault
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2023-07-05 17:28:09
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本博文将详细探讨如何利用 PyTorch BERT base 实现文本相似度推理。以下是不同结构的内容，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化，帮助你系统地理解这一过程。
### 版本对比
在比较 PyTorch 版本的 BERT base 之前，我们需要考虑这几个版本间的特性差异：
- **PyTorch 1.x**：较基础的深度学习功能，适合小规模的模型训练和推
一、前言NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT这份是刚出BERT的时候出的，暂且叫它旧版。这是博主在学习使用旧版的时候粗略记过的一些笔记：随着BERT的出现，更多的预训练模型(BERT, GPT-2, RoBERTa, XLM, DistilBert,
# Java中的相似度向量计算
在自然语言处理（NLP）和信息检索中，相似度计算是一个重要的任务。通过将文本转化为向量，我们可以利用一些算法来判断文本之间的相似度。在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中实现文本的相似度向量计算，并给出具体的代码示例。
## 什么是向量？
向量是具有大小和方向的数值集合。对于文本相似度计算，我们通常使用“词袋模型”或“TF-IDF”模型将文本转化为向量。在词
PyTorch学习记录——PyTorch进阶训练技巧1.自定义损失函数1.1 以函数的方式定义损失函数1.2 以类的方式定义损失函数1.3 比较与思考2.动态调整学习率2.1 官方提供的scheduler API2.2 自定义scheduler2.3 问题3.模型微调3.1 模型微调流程3.2 Pytorch中已有模型结构及预训练参数的复用3.3 Pytorch中模型微调的实现3.3.1 固定微
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2023-10-09 22:23:29
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余弦相似度公式及推导案例 文章目录余弦相似度公式及推导案例定义公式推导案例 定义余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时
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2024-01-03 09:08:37
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在IT领域中，计算向量相似度是一个非常重要的任务，尤其是在自然语言处理和机器学习领域。**Java向量相似度**的实现可以帮助分析和比较不同数据之间的相似性。接下来，我将为你详细介绍如何在Java中计算向量相似度，从环境准备到代码实现，再到性能优化等步骤，确保你能顺利掌握这一技能。
## 环境准备
在着手实现之前，首先进行环境的搭建。确保你的开发环境与所需的技术栈兼容。这里是一个版本兼容性矩阵
## Java 向量相似度的实现
### 1. 整体流程
通过以下步骤实现 Java 向量相似度：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建两个向量 |
| 2 | 标准化向量 |
| 3 | 计算向量的点积 |
| 4 | 计算向量的模 |
| 5 | 计算相似度 |
### 2. 详细步骤及代码实现
#### 步骤1：创建两个向量
首先，我们需要创建两个
原创
2023-10-17 10:28:54
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一个基于特征向量的近似网页去重算法——term用SVM人工提取训练，基于term的特征向量，倒排索引查询相似文档，同时利用cos计算相似度 摘 要 在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的。为提高检索效率和用户满意度，提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW（Detect near-Duplic
目录1. 实验目的2. 实验内容3. 实验过程题目一：① 代码② 实验结果题目二：① 代码② 实验结果4. 实验小结&讨论题1. 实验目的①了解数字图像基本属性；②掌握Pillow图像处理库的基本操作。2. 实验内容①使用Pillow库对图像进行图像色彩模式转换、颜色通道的分离与合并、转化为数组、缩放、旋转、镜像和裁剪等操作；②将图像转化为多维数组；③下载MNIST数据
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2024-10-21 14:53:09
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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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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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