今天我想借个机会写一下短文本匹配中的一个大杀器---ESIM，这个方法真是横扫了好多比赛，上述比赛的冠军们基本都用了这个方法(集成必选模型)。同时，像以前一样，我会附上实现代码，这次我用 PyTorch 来实现这个模型。开始步入正题。ESIM，简称 “Enhanced LSTM for Natural Language Inference“。顾名思义，一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM。至
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2024-08-09 17:50:14
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文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述 在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文本的
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2024-02-29 11:19:47
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常见文本相似度计算方式及代码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。近期在处理搜索引擎的相关项目下面介绍一下我们主要使用的相似度计算方式及其实现 Github余弦相似度:余弦相似度是纯数学中的概念，首先，将进行计算的两个str中的word抽取出来，用作非重复词库。遍历词库，将两个句子的表示向量化： 每个向量长度为 词库大
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2024-06-13 08:57:46
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### 背景介绍文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。信息检索：在信息检索领域的很多应用中，
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2023-10-28 13:50:48
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MatchZoo是一个Python环境下基于TensorFlow开发的开源文本匹配工具，让大家更加直观地了解深度文本匹配模型的设计、更加便利地比较不同模型的性能差异、更加快捷地开发新型的深度匹配模型。就我的理解，MatchZoo是实现了主要思想为孪生网络的深度模型文本匹配包含了文本相似度、文本蕴含、问答匹配等问题，在这里，我会简单的使用微软公开的MSR数据集进行相似度计算解说，代码由本人参考mat
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2023-10-05 15:33:51
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文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述 在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文本的匹配程度。至
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2023-08-06 16:40:59
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文本匹配相关知识整理【更新中】短文本匹配一、无监督方式word2vector + 相似度计算BM25二、有监督方式Siamese Network匹配聚合网络三、预训练语言模型有监督方式 + 无监督方式Sentence-BERT文本匹配常见思路（不写trick） 本人由于前段时间参加了讯飞中文重复问题识别挑战赛，对文本匹配这个方向做一下简单的梳理，方便参考学习以及面试。短文本匹配短文本匹配即计算两
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2023-11-30 17:15:53
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文章目录## Part4 文本相似度匹配### 背景介绍### 数据说明### 评估方式### 学习打卡- 任务1：数据集读取- 任务2：文本数据分析- 任务3：文本相似度（统计特征）- 任务4：文本相似度（词向量与句子编码）- 任务5：文本匹配模型（LSTM孪生网络）- 任务6：文本匹配模型（BERT模型）### 其他学习资料 ## Part4 文本相似度匹配### 背景介绍文本语义匹配是自然
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2023-11-14 13:37:22
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原文 By Konrad Beiske翻译 By 高家宝译者按该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型，实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型。其中涉及到具体实现的部分，Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的，因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义。导读Elasticsearch当前支持替换默认的相似度模型。在本文中我们介绍什么是相似度模
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2024-03-06 06:25:33
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NLP 中，文本匹配技术，不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务，通常以文本相似度计算、文本相关性计算的形式，在某应用系统中起核心支撑作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术，以及多轮对话场景中的文本语义相似度计算技术。1、文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中
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2023-10-17 09:16:44
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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 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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文本相似度计算和最小修改匹配问题序言最大匹配度最短匹配路径实现代码 序言由于项目需要，需要写一个文本比较的算法，实现比对两个文本差异，计算两段文本的相似度，并给出最小的修改途径使得原文本修改后得到目标文本；走度娘处找到这么一个算法，作者没有道出算法名称，只知道是图论相关的。原文参考：最大匹配度最大匹配度说的是原文本和目标文本的最大匹配字符数。 这里直接上demo讲解：假设两个文本原文本(left
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2024-06-08 18:04:19
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NLP文本相似度相似度相似度度量：计算个体间相似程度相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小最常用--余弦相似度：一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似如果向量a和b不是二维而是n维示例句子1：这只皮鞋号码大了，那只号码合适句子2：这只皮鞋号码不小，那只更合适分词 句子1：这只/皮鞋/号码/大了，那只/号码/合适句子2：这
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2023-09-16 21:04:12
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# Java 文本相似度匹配
> 本文将介绍如何使用 Java 实现文本相似度匹配。我们将使用一些常见的算法和技术来计算两个文本之间的相似度，并提供一些示例代码来说明实现细节。
## 1. 什么是文本相似度匹配
文本相似度匹配是指对两个文本进行比较，并计算它们之间的相似度。这在自然语言处理（NLP）和信息检索中非常常见。通常，我们使用某种算法或技术来计算文本之间的相似度分数，以确定它们是否相
原创
2023-11-09 10:31:09
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在处理数据时，有时需要找出数据中存在错误的数据或者对数据进行去重。对数据去重，如果存储在数据库中，我想一个sql就可以搞定，可是要找出数据中错误的数据，就比较困难，一般只能人工判断。举例：比如有一批账单中，存储的都是企业的名称，但想统计一下具体真正的有多少企业，我们可能会说，如果是数据库中，直接distinct一下不就出来了？对，我们可以使用distinct把重复的企业去掉，但是看看留下的企业名称
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2023-11-20 08:58:12
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目录：问题LD算法Needleman/Wunsch算法Nakatsu算法 问题字符串s1 和 字符串s2 的比较算法 ==> 相似度 or 差异性。主流的算法有两大类：基于编辑距离基于最长公共子串 LD算法LD算法（Levenshtein Distance）又称为编辑距离算法（Edit Distance）：以字符串A通过插入字符、删除字符、替换字符变成另一个字符串B，其中
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2023-08-03 16:07:48
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本文实现了根据余弦距离的文本相似度的C++实现算法，如要要点如下：1、对1998年1月的人民日报所有文章进行预处理（其中文件已经分化好分词），然后进行去噪声、去停用词等操作。2、对处理好的数据进行余弦计算，并存储为相应的数据结构。3、输出前N篇最相似的文章下面介绍Statistics.cpp，对预处理文件进行统计词频。 1 #pragma once
2 #include "TextSimila
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2024-07-29 09:03:50
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Lucene 相似度打分1. 文本相似度的主要影响因子 a. 词频 tf (term frequency) : 指某个词在文档中出现的次数, 其值越大, 就可以认为这篇文章描述的内容与该词越相近, 相似度得分就越高. 在 Lucene 中的计算公式为: b. 逆文本频率 df (inverse document frequency) : 这是一个逆向的指标, 表示在整个文档集合
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2024-04-24 16:52:04
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六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；从编辑距离的定义上来看，在单词的变化过程中，每个字符的变化都
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2024-04-23 20:59:17
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