全套代码，不多解释，即插即用～英文句子预处理模块# 英文句子处理模块
from nltk.corpus import stopwords as pw
import sys
import re
cacheStopWords=pw.words("english")
def English_processing(sentence):
if sentence:
sentence
转载
2023-05-31 19:38:28
296阅读
在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py
转载
2024-01-22 13:27:38
133阅读
# 句子相似度 Java
## 引言
句子相似度是自然语言处理中的一个重要问题，它用于衡量两个句子之间的语义相似程度。在实际应用中，句子相似度常被用于文本匹配、信息检索、机器翻译等领域。本文将介绍如何使用 Java 实现句子相似度计算，并提供代码示例。
## 句子相似度计算方法
句子相似度计算方法有很多种，其中常用的方法包括基于词袋模型、基于词向量模型和基于深度学习模型。本文将介绍一种常用的基
原创
2023-08-09 03:02:00
131阅读
在nlp任务中，经常会遇到求解相似语句判断的场景，这就涉及到了句子的相似性判断。目前常用的两种方法是基于word-level级别和sentence-level级别。一、Word-level的思想是通过对句子进行分词，分别计算两个比较句子中所含词汇的相似度。主要包含两个核心问题，一个是词的相似度计算问题，另一个是对多个词进行相似度加权融合问题1.1 基于word的相似度计算问题&nbs
转载
2024-01-25 15:49:32
137阅读
1、使用vsm向量空间模型2、将词使用word2vec将词转换成向量，计算两个句子向量分布距离，使用kl散度
原创
2023-07-10 20:40:26
70阅读
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
转载
2024-04-24 13:34:22
245阅读
转载
2012-11-23 16:26:00
401阅读
2评论
● 请简单介绍一下你了解的Java领域中的Web Service框架都有哪些？ 考察点：框架参考回答：Java领域的Web Service框架很多，包括Axis2（Axis的升级版本）、Jersey（RESTful的Web Service框架）、CXF（XFire的延续版本）、Hessian、Turmeric、JBoss SOA等，其中绝大多数都是开源框架。 ● 请简述一下Mybatis和Hi
# 用 Python 实现句子相似度搜索
在自然语言处理（NLP）中，句子相似度搜索是一个非常重要的任务。它通常用于文档推荐、问答系统等应用。本文将详细讲解如何使用 Python 找到句子的相似度，其中我们将使用一些常见的库，比如 `nltk` 和 `sklearn` 以及 `sentence-transformers`。我们将分步进行，从准备数据到计算句子相似度。
## 流程概述
以下是实
原创
2024-08-19 08:01:34
76阅读
1. 引入语言模型是两种系统的基础语音识别系统机器翻译系统所谓语言模型，能够告诉你，某个特定的句子（序列），出现的概率是多少。举个例子，假设一个人说了一句话，这句话可能是如下两种文本中的一种The apple and pair salad.The apple and pear salad.你觉得这个人说的是1的可能性大，还是2的可能性大？语言模型能给你这两句话各自的可能性，p(text1)=0.0
转载
2024-01-26 09:32:46
54阅读
2.2.1 机器学习监督学习：本质是评价准则下的最有模型（函数）无监督学习半监督学习：大量未标记数据和少量标记数据强化学习：设定一个回报函数（reward function）2.2.2 线性回归单元线性回归和多元线性回归 y= aX+b2.2.3 损失函数非负实值函数：估计模型的预测值与真实值的不一致程度重点：因为PyTorch是使用mini-batch来进行计算的，所以损失函数的计算出来的结果已
环境设置：SentenceTransformertransformersSentenceTransformers Documentation — Sentence-Transformers documentation (sbert.net)Sentence Transformer是一个Python框架，用于句子、文本和图像嵌入Embedding。这个框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入。然后，
转载
2024-02-10 06:53:52
411阅读
PaddleNLP《基于深度学习的自然语言处理》打卡营作业2-- 必修｜文本语义相似度计算《基于深度学习的自然语言处理》课程《基于深度学习的自然语言处理》地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24177完成预测环节预训练模型的调用代码，并跑通整个项目，成功提交千言文本相似度竞赛，按要求截图，提交作业即可。tips：预
转载
2024-03-14 12:21:37
86阅读
词嵌入（word embeddings）常用于计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法。分布式向量或词嵌入向量基本上遵循分布式假设，即具有相似语义的词倾向于具有相似的上下文词，因此这些词向量尝试捕获邻近词的特征。分布式词向量的主要优点在于它们能捕获单词之间的相似性，使用余弦相似性等度量方法评估词向量之间
转载
2023-10-10 10:25:54
147阅读
import pysparnn.cluster_index as ci from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer data = [ "hello world", "oh hello there", "Play it", "
原创
2021-08-25 14:44:43
65阅读
作者：榴莲为什么要迁移？我们的业务有很多对外提供服务的 RESTful API，并且要执行很多不同的任务，例如同步连锁 ERP 中的商品信息到美团/饿了么等平台，在线开发票等。由于各种 API 和任务执行的不确定性，经常会因为资源不足导致服务不可用，但是盲目的扩容又很烧钱。整个团队每天都陷在不停的扩容，缩容之中。关键是有时候稍稍慢了一些，就会对业务照成影响，导致被投诉。每天还要被其他业务部门催着做
转载
2024-08-02 12:26:11
71阅读
# NLP 句子语义相似性探秘
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域，其目的在于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在众多 NLP 任务中，句子语义相似性（Sentence Semantic Similarity）是一个重要的研究方向，旨在量化两句话的语义相似程度。本文将介绍句子语义相似性的基本概念、应用场景，以
目录1、基于Word2Vec的余弦相似度2、TextRank算法中的句子相似性3、莱文斯坦距离（编辑距离）4、莱文斯坦比5、汉明距离6、Jaro距离（Jaro Distance）7、Jaro-Winkler距离（Jaro-Winkler Distance）8、基于Doc2Vec的句子相似度计算1、基于Word2Vec的余弦相似度首先对句子分词，使用Gensim的Word2Vec训练词向量
转载
2023-08-31 18:21:16
236阅读
文章目录1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算1.2.杰卡德系数计算1.3.TF 计算1.4.TFIDF 计算1.5.BM252.基于深度学习的方法2.1.Word2Vec 计算6.参考文献 如下在师兄的博文基础上修改： 静觅 » 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法 1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是
转载
2024-03-14 11:52:27
219阅读
这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
转载
2023-11-10 16:56:25
152阅读
