之前介绍过短文本匹配的神器 ESIM，今天来介绍另一个文本相似性比较算法，ABCNN，简称 Attention-based CNN。虽然它在实际任务中比 ESIM 差一些(亲测)，但是我觉得思路还是有很多地方可以借鉴的。传统的 Attention 一般应用在 RNN 之后(像 Seq2Seq )，这篇文章里面将 Attention 用到了 CNN 中 (CNN 前后都可以)，效果也不错。背景介绍
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2024-10-11 14:29:29
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文本相似字面相似编辑距离最长公共子序列和最长公共子串Jaccard（杰卡德）相似度SimHash语义相似欧式距离和余弦相似度词移距离（WMD）DSSM 文本相似一般是指的，某一文本 与另一文本 的相似程度。一般可以从两个方面去考察两个文本之间的相似程度：形似（字面相似）和神似（语义相似）。当然这两种相似性也不能够完全割裂开来，只不过可以认为字面相似的文本不一定语义相似，语义相似的文本不一定用词
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2023-11-14 09:20:36
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文本相似度对比计算代码获取-更多实战项目见文章底部官网数据格式以及内容代码流程以及设计加载读取数据处理文本数据文本数据对比全部代码示例 本文主要解决的问题是给定一个语料库，这里语料库记录对比的问题，然后用户输入文本，计算语料库中哪一条文本与用户输入最为相似。 数据格式以及内容语料库主要用来做参考对比的基础数据，数据格式如下（base_content.csv）：,key_text
0,我今天用了
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2023-12-10 11:54:52
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由于本文设计较多知识点，在编写代码之前需要搞清楚这些知识点的含义。1。知识点解释Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 gensim 以“文集”——文本文档的集合
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2024-02-20 23:04:36
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最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。 于是我决定把它用
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2024-01-27 19:06:06
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NLP文本相似度nlp 自然语言处理个体间的相似程度 一般用余弦相似度 个体间的相似程度 一般用余弦相似度表示 cosA=a·b/|a|·|b|得到了文本相似度计算的处理流程是: – 找出两篇文章的关键词； – 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 – 生成两篇文章各自的词频向量； – 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。词频——TF（Ter
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2024-04-16 14:47:55
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NLP ——Natural Language Prrocessing 自然语言处理 一. NLP 文本相似度分析马蜂窝评论造假事件 马蜂窝发现很多评论是通过机器写入的造假评论那么是怎么发现的？ ———— 采用NLP 的文本相似度分析文本相似度分析： 从海量的数据（文章，评论）中，把相似的数据挑选出来步骤：把评论翻译成机器能够看的懂的语言使用机器看得懂的算法轮回去比较每一条和所有评论的相似度把相似的
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2023-12-07 23:01:35
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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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接上文继续总结，上篇文章主要总结了文本的一些处理算法，这篇文章主要总结文本如何进行表示。目录一、Word Representation1、单词的表示one hot representation（one hot encoding） 2、句子的表示1）boolean方法 2）count based representation二、 计算两个句子之间的相似度1、欧式距离2、
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2024-04-25 11:10:39
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本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。0.文本相似度计算所谓文本相似度计算，是指给定两个文本（一般为字符串），并通过算法给出其相似度幅度的衡量，一般计算结果为0-1之间的值，下面简单介绍几种，较为传统和常见的文本相似度
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2023-08-08 14:38:35
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写在博客前的话： 本文主要阐述如何对一段简短的文本做特征提取的处理以及如何对文本进行分析。 本文主要脉络以一个故事 为主线，以该主线逐步延申，涉及到：文本特征提取、词汇频率统计 (TF)，反文档频率 (IDF) 以及 余弦相似度 计算的概念，读者可以按照自己需求通过目录直接抵达，同时更建议从上到下按照本文介绍依次对概念逐个理解。 文本特征提取与文本分析文本特征提取第一步：分割句子第二步：去除词汇
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2024-05-17 12:37:47
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本文是我的匹配模型合集的其中一期所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介ESIM模型主要是用来做文本推理的，给定一个前提premise 推导出假设hypothesis ，其损失函数的目标是判断与是否有关联，即是否可以由推导出，因此，该模型也可以做文本匹配，只是损失函数的
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2024-05-09 14:00:11
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在现代社会，文本相似度的评估在许多业界场景中扮演着重要角色。特别是在中文文本处理中，例如推荐系统、内容去重、相似问题匹配等应用场景，准确评估文本相似度能够显著提高用户体验和业务效率。近年来，随着自然语言处理技术的快速发展，许多模型和技术已经被提出用于解决中文文本相似度的问题，然而，如何选择和优化这些模型仍然是一个探索的过程。
从2018年至今，我在这一领域的工作经历了多个阶段，不断不断迭代和优化
中文分词这个分词算法是基于网上一个叫IK分词算法（这里并没有使用我的那个敏感词过滤算法）！我只是将它的词表进行了优化和补充。在这个IK算法基础上主要做的就是将Lucene部分去除，只留下核心的分词逻辑。相关词搜索这个部分是使用敏感词查找算法的理念，但算法上不同！所谓相关词搜索，就是从指定的词中查找出词库中所有与这些词相关的词，也就是从一个词的集合中查找另一个词的集合！这个逻辑与场景不同于从一个目
# 中文文本相似度计算的流程
为了实现中文文本相似度计算，我们可以采用以下步骤进行：
## 步骤一：预处理文本
在进行文本相似度计算之前，我们需要对文本进行预处理，包括：
1. 分词：将文本分割成词语的序列。可以使用Python中的[jieba](
```python
import jieba
text = "我喜欢吃苹果"
word_list = jieba.lcut(text)
p
原创
2023-11-19 15:23:25
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# Python 中文文本相似度计算教程
在这篇文章中，我们将一起探索如何使用 Python 计算中文文本的相似度。该过程包括几个步骤，从数据准备到结果输出。本文会详细解释每一步所需的代码和思路，适合刚入行的开发者学习与实践。
## 流程概述
下面是进行中文文本相似度计算的步骤概览表：
| 步骤 | 描述 |
|-----
# PaddleNLP 中文文本相似度计算
在自然语言处理领域中，文本相似度计算是一项重要的任务，用于衡量两个文本之间的语义相似度。PaddleNLP是一个基于飞桨深度学习框架的自然语言处理工具库，提供了丰富的文本处理功能，包括文本相似度计算。在本文中，我们将介绍如何使用PaddleNLP进行中文文本相似度计算，并提供相应的代码示例。
## 文本相似度计算
文本相似度计算是指通过比较两个文本
原创
2024-06-01 05:48:37
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gensim是一个python的主题模型工具包，可以用来计算文本相似度。 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。 2、主要使用的算法是tf-idf &nb
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2024-05-23 17:11:47
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项目简介nlp-hanzi-similar 为汉字提供相似性的计算。创作目的有一个小伙伴说自己在做语言认知科学方向的课题研究，看了我以前写的 NLP 中文形近字相似度计算思路就想问下有没有源码或者相关资料。国内对于文本的相似度计算，开源的工具是比较丰富的。但是对于两个汉字之间的相似度计算，国内基本一片空白。国内的参考的资料少的可怜，国外相关文档也是如此。于是将以前写的相似度算法整理开源，希望能帮到
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2023-12-13 12:46:16
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简介针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。余弦相似度原理余弦定理：  
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2023-11-23 22:56:51
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