余弦定理的应用：基于文字的文本相似度计算 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。 于是我决定把它用到项目中
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2024-01-16 15:35:44
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# 使用PaddleNLP进行文本相似度分析
文本相似度分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，通常用于信息检索、推荐系统、问答系统等场景。本文将介绍如何使用PaddleNLP库进行文本相似度分析，并提供相应的代码示例，以便读者能够轻松上手。
## 什么是文本相似度分析？
文本相似度分析旨在量化两段文本之间的相似程度。相似度通常以数值形式表示，范围在0到1之间，1表示完全相同，0则表示
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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文章目录1. 余弦相似度2. TF-IDF模型2.1 词频TF的计算方法2.2 反文档频率IDF的计算方法2.3 TF-IDF的计算方法3. 基于语义相似度的计算 —— DSSM4. LSI/LSA模型5. LDA模型6. 编辑距离计算7. 杰卡德系数计算8. Word2Vec计算9. BM25 NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本
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2023-08-04 14:19:10
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本文是我的匹配模型合集的其中一期，如果你想了解更多的匹配模型，欢迎参阅我的另一篇博文匹配模型合集所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介本文将会介绍以CNN与attention机制做文本匹配的模型即ABCNN，这里给出论文地址ABCNN在文本任务上，大部分模型均是采用以L
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2024-01-12 14:48:57
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文章目录1 基本概念1.2 基于词袋模型的基本思路2 词条相似度：word2vec2.1 目前主要使用gensim实现相应的算法3 文档相似度3.1 基于词袋模型计算文档相似度3.2 doc2vec4 文档聚类 1 基本概念文本相似度主要用于各种搜索引擎的类似文章的推荐，或者购物网站的类似商品推荐，点评网站/微博微信平台上的类似内容推荐1.2 基于词袋模型的基本思路如果两个文档/两句话的用词越相似
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2023-11-18 13:26:16
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总结一下关于文本相似性的几种方法无监督，不使用额外的标注数据词移距离 词移距离使用两文本间的词嵌入，测量其中一文本中的单词在语义空间中移动到另一文本单词所需要的最短距离。average word vectors 简单的对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法， 缺点：没有考虑到单词的顺序，只对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。tf
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2024-02-12 21:04:43
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最近有一个新的程序发布了 - 相识。相识是一款文本相似度计算器。相识(Xiangshi)中文文本相似度计算器相识是一款专门为中文打造的文本相似度计算器。这是唯一也是最好的中文文本相似度计算器相识的优势有： - 专攻中文文本相似度比较 - 使用余弦计算，Simhash和Minhash两种算法 - 100%
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2023-05-28 15:40:25
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28 January 2014 如果你想要查看logging事件不要忘记设置。 import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) 相似性接口在前面语料与向量空间的教程及主题和转换的教程中，我们涵盖了什么是在向量空间中创建一个语料
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2023-09-27 06:27:22
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使用gensim计算文本相似度计算文本相似度步骤逻辑1、将文本数据，通过jieba分词进行处理，形成一个二维数组2、将二维数组生成词典3、将二维数组通过doc2bow稀疏向量，形成语料库4、使用TF模型算法，将语料库计算出Tfidf值5、获取词典token2id的特征数6、计算稀疏矩阵相似度，建立一个索引7、测试数据jieba分词处理8、通过doc2bow计算测试数据的稀疏向量9、求得测试数据与样
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2023-11-09 18:39:16
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在我们做文本处理的时候，经常需要对两篇文档是否相似做处理或者根据输入的文档，找出最相似的文档。 gensim提供了这样的工具，具体的处理思路如下，对于中文文本的比较，先需要做分词处理，根据分词的结果生成一个字典，然后再根据字典把原文档转化成向量。然后去训练相似度。import gensim
import jieba
# 训练样本
from gensim import corpora
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2024-02-22 17:07:12
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文本相似性工具安装 (python ,nltk , gensim)
我们需要安装三个主要的软件Python, NLTK和Gensim。后两个都是python的第三方插件。NLTK是一个基于Python的开源自然语言处理工具包，包含丰富的应用，可以用于自然语言处理的学习和算法的演示，比如去听用词，tokenize, stem，词性标注，句法分析，相似性计算等。Gensim是一个开放的工具包，用来
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2023-09-05 10:38:35
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# PaddleNLP Taskflow：文本相似度
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度是指判断两段文本之间的语义相似性程度。文本相似度可以应用于多个任务，如文本匹配、问答系统、信息检索等。为了解决这个问题，PaddleNLP提供了一个Taskflow模块用于快速构建和训练文本相似度模型。
## PaddleNLP Taskflow简介
PaddleNLP Taskflow是一个基于飞
原创
2024-01-15 06:22:11
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本文目的搜索关键词，返回最相关的txt文本内容(模仿搜索引擎)网上的例子都是一个list里面放入几句话,然后输入关键词去计算相似度.无法在实际中应用,例如下面改进了下,下面改为输入一句话,不是去list中查找,而是去文件夹中查找,这样就有一个搜索引擎的雏形下面代码在python2.7,linux下运行,运行时,修改path以及question即可path代表存放一大堆txt文件的文件夹的路径下面代
# 使用 PaddleNLP 实现短文本相似度
短文本相似度计算是自然语言处理中的一个重要任务，尤其在信息检索、推荐系统等领域得到了广泛的应用。本文将指导刚入行的小白如何利用 PaddleNLP 库来计算短文本的相似度。首先，我们将简要介绍实现短文本相似度的整体流程，然后详细讲解每个步骤的实现代码。
## 整体流程
下面是实现短文本相似度的整体流程：
| 步骤
# 教你如何实现“PaddleNLP 文本相似度计算”
## 概述
作为一位经验丰富的开发者，我将会教你如何使用PaddleNLP来进行文本相似度计算。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步实现每一步所需的代码。
### 流程
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开始
开始 --> 下载数据
section 数据
原创
2024-06-13 06:00:24
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# 文本相似度计算与PaddleNLP的应用
在自然语言处理(NLP)领域，文本相似度计算是一个极为重要的任务，它可以用于信息检索、推荐系统、文本校正等各种应用场景。近几年，随着深度学习技术的发展，许多基于神经网络的方法被提出并广泛应用于文本相似度计算中。今天，我们将探讨如何使用PaddleNLP进行文本相似度计算，并提供实际代码示例帮助大家更好地理解。
## 一、文本相似度计算的概念
文本
# 使用PaddleNLP计算文本相似度
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度计算是一项非常重要的任务。这一任务的目标是评估两个文本在语义上的相似程度。它可以应用于许多场景，比如推荐系统、信息检索、抄袭检测等。今天，我们将探讨如何使用PaddleNLP库来计算文本相似度，并且给出具体的代码示例。
## 什么是PaddleNLP？
PaddleNLP是由百度推出的一个深度学习自然语言处理工
原创
2024-09-11 05:30:38
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preface这一篇我们做文本相似度计算主要采用jieba,Gensim模块来做。文本相似度有什么用呢？它能够计算出文本内容相似的文章，可以把相似的文章推送给读者，也可以去计算几篇文章是否存在抄袭的嫌疑。好那么下面就开始开车，请坐稳扶好。windows下大型文本读取如何处理字符编码问题：我们首先看下代码,采用最基本的Open方法：f=open('F:\Learnning\daomubiji.txt
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2023-09-21 22:33:10
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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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