直奔主题，本文讲述的就是一种快速检测短文本重复率的方法，适用的场景类似内容发布，商品发布等，减少劣质的堆砌型文本，比如：“高压洗车水枪，一喷轻松洗车不等待，全铜4分6分高压水枪可调节喷枪接头套装浇花灌溉园，高压洗车水枪，一喷轻松洗车不等待”核心难点要解决这个问题的最大的难点是如何确定重复的关键词句，拿到后，就可以分别算出关键词句在总字符中的占比和出现次数，进而计算出重复率，所以我们先从这一步开始。
## 文本重复率算法
文本重复率算法是一种用于测量文本中重复内容的方法。在自然语言处理和信息检索领域，文本重复率是一个重要的度量指标，可以用来评估文本的相似性、重复性和质量。本文将介绍文本重复率算法的原理，并提供Python代码示例。
### 原理
文本重复率算法通常通过计算文本中相同内容的比例来得出重复率。具体步骤如下：
1. 将文本分割为句子或单词。可以使用自然语言处理工具库（如NLT
原创
2023-11-25 03:49:22
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背景文章板块是汽车之家海外站(yesauto.com)的重要组成部分，在产生自发流量和整站SEO方面作用明显。为方便读者，提升阅读体验，同时让汽车内容与汽车销售产生更直接的关联，即提升留资转化率，需要更有效的方式将文章内容与经销商库存直接关联起来。因为汽车评测文章内容中包含很多品牌、车系等信息，直接把品牌、车系变成热点，配置相关超链接，这样用户点击时，能直接跳转到该品牌的库存列表页面。将直接产生导
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2023-07-21 15:12:28
185阅读
# 实现Java查询文本的重复率
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取文本文件]
B --> C[统计词频]
C --> D[计算重复率]
D --> E[输出结果]
E --> F[结束]
```
## 任务步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取文本文件
原创
2024-06-22 05:52:26
173阅读
此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！安装HanLPHanLP将数据与程序分离，给予用户自定义的自由。 HanLP由三部分组成：HanLP = .jar + data + .properties ，请前往 项目主页 下载这三个部分。1、下载jar放入classpath并添
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2023-12-21 13:12:13
274阅读
论文链接：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space哈夫曼树输入：权值为的n个节点【对应文本的话，为每个词的词频】输出：对应的哈夫曼树step1：将看做是有n棵树的森林，每棵树仅有一个几点；step2：在森林中选择根节点权值最小的两棵树进行合并，得到一棵新的树，这两棵树分别作为新树的左右子树。新树的根节点权值为左右子树的
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2024-02-05 16:51:50
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# HanLP：文本长度分析及其应用
## 引言
在自然语言处理（NLP）的领域中，文本长度是一个重要的特征。文本长度不仅能够帮助我们理解文本的复杂性，还能够为文本分类、情感分析等任务提供重要信息。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用 HanLP 进行文本长度的分析，并展示相关的代码示例。同时，我们还将通过可视化的方式展示项目的进度和数据分布。
## HanLP 简介
HanLP 是一个开
文章目录引言1. 文本向量化2. one-hot编码3. 词向量-word2vec3.1 词向量-基于语言模型4 词向量 - word2vec基于窗口4.1 词向量-如何训练5. Huffman树6. 负采样-negative sampling7. Glove基于共现矩阵7.1 Glove词向量7.2 Glove对比word2vec8. 词向量训练总结9. 词向量应用9.1词向量应用-寻找近义词
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2024-09-24 18:10:47
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使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典，它们的格式都是非常相似的，形式都是文本文档，随时可以修改。本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式，以满足用户自定义的需要。基本格式词典分为词频词性词典和词频词典。1、词频词性词典（如CoreNatureDictionary.txt）（1）每一行代表一个单词，格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ...。（2）支
# 如何实现文本摘要 hanlp
## 一、流程概述
为了帮助你理解如何使用hanlp实现文本摘要，以下是整个流程的步骤概览：
```mermaid
gantt
title 文本摘要 hanlp 实现流程
section 操作步骤
准备数据 :a1, 2022-01-01, 1d
分词处理 :a2, after a1, 2d
原创
2024-05-04 04:20:04
50阅读
在 Word 里打字谁都会，可是看似简单的 Word 也有让人发狂的时候。究其原因，还是因为对它的脾气不够了解。 今天分享 7 个 Word 小技巧，能够让你在制作和排版文档时如有神助，效率百倍。01 万能的 F4 键 经常留意秋叶 PPT 公众号的朋友们，对这个按键一定不陌生。F4 键的功能是重复上一步操作，这意味着，你上一步做完什么操作，按 F4 键，它会自动帮你再来一次。 比如，合并单元格，
# 使用 HanLP 实现文本向量化
在自然语言处理（NLP）中，文本向量化是一个重要的步骤，它将文本转换为机器能够理解的数值形式。HanLP是一个强大的自然语言处理工具库，提供了丰富的功能，包括文本向量化。本文将指导你如何使用HanLP实现文本向量化，从基础的安装到具体的代码实现。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下实现文本向量化的整体流程。以下是流程步骤：
| 步骤
文章目录基于深度学习的文本分类一、文本表示方法 Part21.现有文本表示方法的缺陷2.FastText二、基于FastText的文本分类三、如何使用验证集调参四、本章小结五、本章作业六、后记 基于深度学习的文本分类与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。从本章开始我们将学习如何使用深度学习来完成文本表示。一、文本表示方法 Part21.现有文本表示方法的缺陷在上一
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2024-06-12 16:13:33
58阅读
文本是不定长度的，文本表示成计算的能够运算的数字或向量的方法称为词嵌入（Word Embedding）。词嵌入是将不定长的文本转换成定长的空间中。为了解决将原始文本转成固定长度的特征向量问题，scikit-learn提供了以下方法：令牌化（tokenizing）：对每个可能的词令牌分成字符串并赋予整数形的id，通过空格和标点符号作为令牌分隔符。统计（counting）每个词令牌在文档中的出现次数。
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2024-07-04 21:02:04
117阅读
一、文本摘要(Document Summarization，Toolkit工具) 文本摘要是指通过各种技术，对文本或者是文本集合，抽取、总结或是精炼其中的要点信息，用以概括和展示原始文本(集合)的主要内容或大意。作为文本生成任务的主要方向之一，从本质上而言，这是一种信息压缩技术。 文本摘要的
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2023-07-21 15:20:36
375阅读
“ 本文为大家推荐三篇论文，分别是在文本分类任务中使用了RNN，以及将RNN和多任务结合在一起，作者发现多任务的效果要优于单任务。最后我们还介绍非常经典论文HAN，将attention引入文本分类中，对于想了解attention的同学们会有一些启发哦~
”
01 简介上一篇文章基于深度学习的文本分类论文推荐——fasttext,textcnn介绍了文本分类中非常经典的三篇文
# 使用HanLP进行文本推荐指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用HanLP进行文本推荐。HanLP是一个强大的自然语言处理工具包，支持多种语言的文本分析。我们会通过具体步骤和示例代码，帮助你实现这个目标。
## 流程概述
首先，让我们看看实现文本推荐的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备 |
| 2 | 数据准备 |
| 3 | 文本
原创
2024-10-13 05:03:50
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Hi，朋友们晚上好~，周末躺了两天，今天把欠下的给补上~简单介绍下短文本匹配任务，就是两个句子送入模型，然后做一个二分类，判断两个句子是否相识。短文本匹配在很多场景都会使用到，例如问答、信息检索等系统中都会用到，但是由于短文本可能缺乏一些关键元素信息，所以模型可能不是很好的能理解短文本的语义信息，很容易想到的一个办法就是能不能对短文本做一个信息补充，比如增加一些上下文信息之类的，今天主要是给大家介
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2024-07-16 11:54:25
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引言我们在做模型训练的时候，不是直接把文本或者词语传给计算机让其进行计算，而是需要将单词、句子、文本转换成向量或者矩阵进行计算，而如何将文本转换成向量就是本文需要介绍的内容。介绍内容之前，大家需要先熟悉一些概念。词库：训练数据中出现的所有单词，可以使用jieba分词统计出来。混淆矩阵：混淆矩阵是数据科学、数据分析和机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别
在当前的自然语言处理（NLP）领域，文本匹配和标签处理正变得越来越重要。尤其是在信息检索、文本分类和对话系统等场景中，如何准确高效地进行文本匹配，就是一个不可或缺的能力。HanLP作为一款开源的NLP工具，提供了多种文本匹配的算法和实现，适合不同的应用场景。
在学习和实现HanLP中的文本匹配标签功能时，我们会涉及到多个维度的分析，包括性能、特性、实战对比等。
## 背景定位
在很多实际应用
