编程：所用python的包下的gensim。 编程路径： 1.读取文档 2.对要计算的文档进行分词 3.把文档按照空格整理成一个超长的字符串 4.计算词语出现的频率 5.对频率低的词进行过滤，如果文档过小就不用选，过大的话把频率过低的词过滤后，在更快计算 6.通过语料库建立词典 7.加载要对比的文档 8.将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量 9.对稀疏向量进行处理，获得新语料库 10.将
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2023-10-13 12:34:02
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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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相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。
对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小，来计算文本的相似度。下
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2023-08-05 16:56:03
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0 引言 在自然语言处理任务中，我们经常需要判断两篇文档是否相似、计算两篇文档的相似程度。比如，基于聚类算法发现微博热点话题时，我们需要度量各篇文本的内容相似度，然后让内容足够相似的微博聚成一个簇；在问答系统中，我们会准备一些经典问题和对应的答案，当用户的问题和经典问题很相似时，系统直接返回准备好的答案；在监控新闻稿件在互联网中的传播情况时，我们可以把所有和原创稿件相似的文章，都看作转发，进而刻
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2023-08-10 15:15:19
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相似度计算关键组件相似度计算方法有2个关键组件：表示模型、度量方法。 常见的文本表示模型和相似度度量方法 前者负责将物体表示为计算机可以计算的数值向量，也就是提供特征。后者负责基于前面得到的数值向量计算物体之间的相似度。欧几里得距离、余弦距离、Jacard相似度、最小编辑距离距离的度量方式欧几里得距离 使用python计算欧式距离：
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2023-07-19 16:10:43
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在计算文本相似项发现方面，有以下一些可参考的方法。这些概念和方法会帮助我们开拓思路。相似度计算方面Jaccard相似度：集合之间的Jaccard相似度等于交集大小与并集大小的比例。适合的应用包括文档文本相似度以及顾客购物习惯的相似度计算等。Shingling：k-shingle是指文档中连续出现的任意k个字符。如果将文档表示成其k-shingle集合，那么就可以基于集合之间的Jaccard相似度来
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2023-08-23 19:29:20
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参考：python文本相似度计算 原始语料格式：一个文件，一篇文章。 原始语料格式如下示例：
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2019-08-24 18:15:00
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# Python计算文本相似度实现指南
## 简介
在自然语言处理领域，计算文本相似度是一个重要的任务。它可以帮助我们判断两段文本的相似程度，从而支持各种应用场景，如信息检索、文本聚类、智能客服等。本文将指导你如何使用Python来计算文本相似度。
## 流程图
以下是计算文本相似度的基本流程，我们将使用Python中的相关库来实现这些步骤。
```mermaid
sequenceDia
# Python 文本相似度计算入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要计算文本相似度的任务。文本相似度计算在很多领域都有应用，比如搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等。本文将带你了解如何使用Python来实现文本相似度计算。
## 流程概述
首先，让我们通过一张表格来了解整个文本相似度计算的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
|
1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。 2.用途 模糊查询 3.实现过程 a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc
文本比较算法Ⅰ——LD算法
在日常应用中，文本比较是一个比较常见的问题。文本比较算法也是一个老生常谈的话题。 文本比较的核心就是比较两个给定的文本（可以是字节流等）之间的差异。目前，主流的比较文本之间的差异主要有两大类。一类是基于编辑距离（Edit Distance）的，例如LD算法。一类是基于最长公共子串的（Longest Common Sub
在处理数据时，有时需要找出数据中存在错误的数据或者对数据进行去重。对数据去重，如果存储在数据库中，我想一个sql就可以搞定，可是要找出数据中错误的数据，就比较困难，一般只能人工判断。举例：比如有一批账单中，存储的都是企业的名称，但想统计一下具体真正的有多少企业，我们可能会说，如果是数据库中，直接distinct一下不就出来了？对，我们可以使用distinct把重复的企业去掉，但是看看留下的企业名称
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
1、无监督，不使用额外标注数据average word vectors：简单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，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。tfidf-weighting word vectors：对句子中的所有词向量根据TF-IDF权重加权求和，是常用的一种计算sentence e
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2023-10-18 22:58:50
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思路是：把字符串的字符放入一个字典中,计算他们(相同
原创
2023-08-08 10:16:20
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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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本文对两种文本相似度算法进行比较。余弦值相似度算法 VS 最小编辑距离法1、L氏编辑距离（基于词条空间）编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。算法实现步骤:1 设置n为字符串s的长度。("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度。("
简单讲解上一章有提到过[基于关键词的空间向量模型]的算法，将用户的喜好以文档描述并转换成向量模型，对商品也是这么处理，然后再通过计算商品文档和用户偏好文档的余弦相似度。文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。比如舆论控制，我们假设你开发了一个微博网站，并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库，那么当一个用户发微博时会先跟骂人句子的数据库进行比较，如果
目录 1. 文本相似度问题与应用2. 文本相似度模型介绍3. 实战：基于Python实现编辑距离4. 实战：基于simhash实现相似文本判断5. 实战：词向量Word AVG1. 文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含：词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似度问题；以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似度问题，这里的相似指的是语义的相似。这些问题的难度递增
最近帮很多本科毕业生做文本数据分析，经常遇到的一个需求是计算文档相似度。思路：抽取语料(所有文档)中的词语，构建词典(词语与数字对应起来)。根据构建的词典对每个文档进行重新编码(将文档转化为向量)。使用余弦计算相似度下面的corpus是我在知乎live随便找到的几个评论，拿来当做测试的例子。好像数据不怎么好玩，大家跟着一起凑合凑合吧。corpus = ['老师讲的很好很全面干货很多','讲述的很好
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2023-08-02 20:47:36
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