数据相似性检测算法
1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法，其中有个前提是文件A和B非常相似，即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低，虽然这种方法依然可以正常工作，但数据同步性能却不会得到提高，甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗，这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此，同步数据前需要计算种子文件(seed file
对于一个给定的 source 字符串和一个 target 字符串，你应该在 source 字符串中找出 target 字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1。class Solution {
/**
* Returns a index to the first occurrence of target in source,
* or -1 if
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2023-06-08 19:33:48
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0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
# Java相似度匹配算法
## 引言
在日常开发中，我们经常需要对文本进行相似度匹配，以便于进行信息检索、文本聚类、推荐系统等工作。本文将介绍一种基于Java的相似度匹配算法，并提供代码示例。
## 相似度匹配算法概述
相似度匹配算法用于比较两个文本的相似程度。常见的相似度匹配算法包括余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似度等。在本文中，我们将使用余弦相似度算法。
## 余弦相似度算法原
原创
2023-08-27 09:33:49
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# Java中的相似度匹配算法
## 一、引言
在信息检索、推荐系统和自然语言处理等领域，相似度匹配算法被广泛应用。相似度的计算可以帮助我们找到相似的项目、文本或对象。本文将逐步引导你通过Java实现一个简单的相似度匹配算法。
## 二、实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定相似度算法（如：余弦相似度、杰卡德相似度等） |
| 2 |
一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度匹配需要对文本做相关的处理。对比研究，在文档中，表示特征的主要是单词，而在实体名词（疾病、手术、药品名称）中，表示特征的是字或者由n-gram切分的元素，当用字表示特征时，文本的语义会丢失，所以我建议用字和n-gram（n>=
大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
word2vec的原理及实现方式、训练优化方式前文已做详细介绍，这里不再累赘。这里主要记录NLP文本相似度(word2vec)怎样实现的及实现结果。怎样实现：在问答系统（KBQA）中输入一个query，比如query为“贪污公款被捕后要还钱吗”？是怎么匹配到知识库中的最相近的一条问题并返回相对应的答案呢？利用word2vec进行句子相似度计算，是先将输入query，进行分词，把目标句子的各个词的词
前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的相关系数
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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1、语音识别实现原理：数据库概括的说，语音识别的原理其实并不难理解，原理上和指纹识别的原理相同：设备收集目标语音，然后对收集到的语音进行一系列处理，得到目标语音的特征信息，然后让特征信息与数据库中已存数据进行相似度搜索比对，评分高者即为识别结果。然后通过其他系统的接入来完成设备的语音识别功能。 如果你对语音识别的兴趣不高，那么知道这样的大致原理已经足够。事实上，语音识别的
Deeplearning4j 实战 （22）：基于DSSM的语义匹配建模DSSM是微软在2013年提出的，最早用于搜索引擎语义召回的双塔模型。目前在工业界也广泛用于推荐召回、搜索相关性排序、语义召回等环节。DSSM是一个轻量级模型，在线上serving的时候，可以通过对query向量和doc向量计算内积，得到的相似值用来衡量query和doc的相似度，从而进行进一步的排序。下面就分别从DSSM模型
按顺序匹配的,代码如下:/**
* 判断两个字符串相似度,可设置level
* @param strSource 原字符串
* @param strCompared 比较字符串
* @param level 评分阀值
* @param moreCount 比较字符串比原字符串多多少个限制
* @return
*/
public static Boolean isSimilar(Str
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2023-07-04 15:29:57
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目录一、什么是LCS子序列最长公共子序列二、LCS的应用场景三、LCS的查找方法1. 动态规划法计算LCS的长度和两字符串的相似度2. 回溯算法查找LCS四、代码实现 一、什么是LCS子序列子序列:一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence）：两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为
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2023-08-02 09:11:28
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文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bm25算法。 直接调用rank_bm25：im
1. 计算文本相似度的常用算法(1) 基于词向量: 余弦相似度, 曼哈顿距离, 欧几里得距离, 明式距离(是前两种距离测度的推广) (2) 基于字符: 编辑距离, simhash(适用于海量数据), 共有字符数(有点类似 onehot 编码, 直接统计两个文本的共有字符数, 最naive) (3) 基于概率统计: 杰卡德相似系数 (4) 基于词嵌入模型: word2vec/doc2vec2
算法系列之四：字符串的相似度 我们把两个字符串的相似度定义为：将一个字符串转换成另外一个字符串的代价（转换的方法可能不唯一），转换的代价越高则说明两个字符串的相似度越低。比如两个字符串：“SNOWY”和“SUNNY”，下面给出两种将“SNOWY”转换成“SUNNY”的方法：变换1： S - N O W Y S U N N - Y Cost = 3 （插入U、替换O、删除W）变换2： - S N
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2023-09-02 22:39:28
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今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
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2023-09-23 17:07:30
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图像&文本的跨模态相似性比对 SDK【支持40种语言】背景介绍OpenAI 发布了两个新的神经网络：CLIP 和 DALL·E。它们将 NLP（自然语言识别）与 图像识别结合在一起， 对日常生活中的图像和语言有了更好的理解。 之前都是用文字搜文字，图片搜图片，现在通过CLIP这个模型，可是实现文字搜图片，图片搜文字。 其实现思路就是将图片跟文本映射到同一个向量空间。如此，就可以实现图片跟
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
