我们的工作中经常遇到如何求两个句子的相似,比如如何判断搜索query和广告query的相似,搜索query和app的相似,再比如短文本相似的问答系统等等。有什么好的方法呢,这里是个人的一点总结吧。目录:  一、 先贴结果  二、 短文本相似常用的方法  三、主题模型的应用  四、 深度学习的模型搭建(一)老样子先贴结果吧,样本是处理后的搜索query和广告点击query,准确率在95%左右  图2            
                
         
            
            
            
            目录背景介绍背景知识原理过程介绍1. 减小图像的尺寸2. 编程灰度图像3. 计算颜色的平均值4. 计算64位中的每一位5. 计算hash值Go语言实践参考文档 背景介绍2008年TinEye上线了图片搜索,开始是注册制,后来逐步放开。2011年, Google也上线了相似图片搜索,通过用户上传的图片,可以搜索相似的图片。 参考文档中提供了一些介绍图像搜索的一些文章, 尤其是阮一峰2011年和201            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python 音频相似性对比
在日常生活中,我们经常需要比较两段音频的相似性,比如音乐匹配、声纹识别等应用场景。Python作为一门功能强大的编程语言,提供了许多库和工具来实现音频相似性对比的功能。在本文中,我们将介绍如何使用Python进行音频相似性对比,并给出相应的代码示例。
## 音频相似性对比的原理
音频相似性对比的核心原理是通过提取音频的特征信息,然后对比这些特征信息来判断音频            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在今天的数字化世界中,语音识别和相似性对比技术的应用越来越广泛。无论是语音助手、智能客服还是社交媒体平台,理解和处理语音信息的需求不断增强。因此,使用 Python 进行语音相似性对比的研究显得尤为重要。本文将深入探讨这一技术的背景、核心维度、特性、实战应用、深度原理以及生态扩展,为大家呈现一个全面的视角。
### 背景定位
在近年来,随着人工智能和机器学习领域的飞速发展,语音处理技术实现了质            
                
         
            
            
            
            以下学习笔记来源于 Coggle 30 Days of ML(22年1&2月) 链接:https://coggle.club/blog/30days-of-ml-202201比赛链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45/0/task-definition赛题介绍文本相似度旨在识别两段文本在语义上是否相似。文本相            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # PaddleNLP文本相似性
## 引言
在自然语言处理领域,文本相似性是一个重要的任务,用于判断两段文本之间的语义相似程度。PaddleNLP是一个开源的自然语言处理工具库,提供了许多常用的NLP任务的预训练模型和工具。其中,文本相似性任务也受到了很好的支持。
本文将介绍如何使用PaddleNLP进行文本相似性任务,并通过代码示例演示其用法。
## 文本相似性任务
文本相似性任务旨            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            『行远见大』短文本相似度计算 baseline 78.416%项目简介文本相似度作业 baseline,各位同学可在此基础上调优。向开源致敬!大家好,我是行远见大。欢迎你与我一同建设飞桨开源社区,知识分享是一种美德,让我们向开源致敬!2021年7日打卡营大作业大家好,这里是2021年7日打卡营大作业,本次作业内容为实现文本相似度任务,通过课上所学知识,实现文本相似度任务的代码。目前已经给出了基于S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Abstract短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性,很多领域内都有它的身影,比如:信息检索(information retrieval)、问答系统(question answering system)、对话系统(dialogue system)。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的一些文本匹配算法。首先会介绍一下 DSSM 模型,它使用神经网络将文本表示为特征向量,然后使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-05 20:28:49
                            
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            语音相似度评价是用于测量语音之间的相似程度,常使用的算法是动态时间规整(Dynamic time warping,DTW),其原理是通过对齐时间序列来评估它们之间相似性。DTW是一种基于对齐的度量(alignment-based metric)与常见的欧式距离不同,DTW考虑到了时间维度上的信息,因此常用在信号处理领域,比如说话人识别,语音识别等。下面举个例子解释为什么要用DTW而不是欧式距离,这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                  与 similar_text() 函数相比,我们今天要介绍的 levenshtein() 函数更快。不过,similar_text() 函数能通过更少的必需修改次数提供更精确的结果。在追求速度而少精确度,并且字符串长度有限时可以考虑使用 levenshtein() 函数。 使用说明 先看手册上 levenshtein            
                
         
            
            
            
            摘要    本文主要设计并实现了一个文本相似度系统,该系统主要功能计算文档之间的相似度,通过使用向量空间模型(VSM,Vector Space Model)及余弦相似度计算公式计算文档之间的相似度,数据预处理过程中加入word2vec模型进行语义扩充,从而能够匹配到更多相关文档。向量空间模型    向量空间模型(VSM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者要,例如Google搜索、Spotify的Podcast搜索、Home Depot的产品搜索等。语义文本相似性(STS)问题试图比较两个文本,并确...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代应用和系统中,文本相似性计算扮演着越来越重要的角色。尤其是在数据库中存储大量文本时,如何快速、准确地评估不同文本间的相似性,成为一个亟待解决的问题。本文将详细阐述如何在 MySQL 数据库中进行文本相似性计算的过程。
### 用户场景还原
在某个文档管理系统中,用户面临检索大量文档时,无法快速找到内容相似的文档。此时,用户可通过输入某一文本,系统应能找到在语义上或内容上与之相似的文本,为提            
                
         
            
            
            
            # Simhash 文本相似性检测在 Java 中的实现
## 引言
在文本处理领域,Simhash 是一种用于快速检测文本相似性的方法。它通过将文本转换为一个固定长度的哈希值,然后比较这些哈希值之间的差异来判断文本是否相似。对于刚入行的开发者来说,实现 Simhash 算法可能有些复杂,但不用担心,本文将详细指导你如何在 Java 中实现 Simhash 文本相似性检测。
## 步骤概览            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、TF-IDF算法  TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件频率)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)的常用加权技术。   TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言之前介绍了DSSM算法,它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度,本文用CNN的结构对数据进行降维。2. CNN-DSSMCNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度2.1 CNN-DSSM架构CNN-DSSM的架构图如下:输入:\(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            矩阵树定理 Matrix Tree  
  矩阵树定理主要用于图的生成树计数。
  
  看到给出图求生成树的这类问题就大概要往这方面想了。
  
  算法会根据图构造出一个特殊的基尔霍夫矩阵\(A\),接着根据矩阵树定理,用\(A\)计算出生成树个数。
  
  
  1.无向图的生成树计数  
  对于给定的可含重边的连通无向图\(G\),求其生成树的个数。求法如下:
  
  定义度数矩阵\            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            判断图片中物体相似性的方法比较这里主要介绍几种图片相似性的方法,结构相似性,峰值信噪比,均方根误差法,比值法,差值法。这些方法的原理网上已经有很多了,我就不逐一介绍了,在这里我只是为这些方法做个比较。这是我随手拍的两张照片,表面看上去没有什么差别,来看一下各个方法的测试效果峰值信噪比(PSNR)的结果为31.14,PSNR的值越小,图像越相似,值为0时,图片完全相同,均方根误差(MSE)则是值越大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 深度学习手写签名相似性对比的实现指南
在现代深度学习技术的推动下,手写签名相似性对比的工作变得越来越普遍,尤其在银行和安全领域中。本文将引导您完成从数据准备到模型训练再到相似性对比的整个流程。我们将分步进行讲解,并附上必要的代码示例和注释。
## 流程概述
首先,我们需要明确整体流程。以下是实现手写签名相似性对比的主要步骤:
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Linguistic Features · spaCy Usage Documentation词向量和语义相似度相似性是通过比较词向量或词嵌入、词的多维意义表示来确定的。单词向量可以使用像word2vec这样的算法生成,通常是这样的array([2.02280000e-01,  -7.66180009e-02,   3.70319992e-01,
       3.28450017e-02,  -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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