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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# 短文本相似度计算 Python
在自然语言处理领域中，短文本相似度计算是一项重要的任务。它可以用于文本匹配、搜索引擎优化、推荐系统等多个领域。Python提供了丰富的库和工具，可以帮助我们实现短文本相似度计算。
## 什么是短文本相似度计算
短文本相似度计算是指计算两段文本之间的相似度程度。在自然语言处理中，我们可以使用不同的方法和技术来比较两段文本之间的相似性。常见的方法包括基于词频的
原创
2024-04-12 05:56:23
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1、常见文本相似度计算方法 常见的短文本相似度计算方法目前有很多中，但这些短文本相似度计算方法都只是提取了短文本中的浅层特征，而无法提取短文本中的深层特征。目前常见的文本相似度计算方法有： 1）简单共有词。对文本分词之后，计算两本文本中相同词的数量，然后除以更长的文本中词的数量。 2）编辑距离。简单理解就是指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。 3）TF-I
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2024-09-02 17:32:02
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# 使用 PaddleNLP 实现短文本相似度
短文本相似度计算是自然语言处理中的一个重要任务，尤其在信息检索、推荐系统等领域得到了广泛的应用。本文将指导刚入行的小白如何利用 PaddleNLP 库来计算短文本的相似度。首先，我们将简要介绍实现短文本相似度的整体流程，然后详细讲解每个步骤的实现代码。
## 整体流程
下面是实现短文本相似度的整体流程：
| 步骤
公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者 刘聪NLP学校 | NLP算法工程师知乎专栏 | 自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系
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2022-12-18 16:41:32
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|NLP算法工程师知乎专栏|自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系统任务（问答机器人）中，我们往往会人为地配置一些常用并且描述清晰的问题及其对应的回答，我们将这些配
原创
2020-11-21 15:52:48
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1、常见文本相似度计算方法 常见的短文本相似度计算方法目前有很多中，但这些短文本相似度计算方法都只是提取了短文本中的浅层特征，而无法提取短文本中的深层特征。目前常见的文本相似度计算方法有： 1）简单共有词。对文本分词之后，计算两本文本中相同词的数量，然后除以更长的文本中词的数量。 2）编辑距离。简单理解就是指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。 3）TF-I
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2024-03-08 14:14:40
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|中国药科大学药学信息学硕士知乎专栏|自然语言处理相关论文之前介绍过TF-IDF计算短文本相似度，见刘聪NLP：传统方法TF-IDF解决短文本相似度问题，想着就把这一系列都介绍完吧，也算是自己的归纳总结，今天就介绍一下如何使用BM25算法计算短文本相似度。上一篇短文本相似度算法研究文章中，我们举过这样一个场景，在问答系统任务（问答机器
原创
2020-11-21 14:59:28
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背景短文本匹配（text matching）或句子相似度（sentence similarity）在信息检索中有着广泛的应用，比如相似问题判断，问答系统等等。短文本匹配的任务难点有两个，一个是“短”，缺乏上下文和可以利用的信息。比如说“某某被绿了”这个句子，人是知道“绿”的含义的，但是这对于机器来说是很难理解的，这里需要借助一些外部的知识来帮助机器理解。第二个难点是语言表达形式的多样性，这里有两个
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2024-08-21 11:39:40
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开篇句子相似是目前我做问句匹配的基础。这是我尝试使用词向量，以一种无监督方法去计算两个句子相似度的第二种方法。第一种方法，我尝试使用词向量的加权平均生成句向量来计算句子间的相似度，效果很一般，之后我会尝试使用不同的加权方法再次计算。有机会我会连着代码一起放出来。当然我还使用了三种不同的深度学习方法来计算相似度，之后都会以代码讲解的方式呈现。本博客没有使用任何公司的数据，也未集成到公司...
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2018-11-13 08:48:19
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短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位
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2020-04-30 14:10:23
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
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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《Short Text Similarity With Word Embeddings》论文解释一、概要 本文主要介绍基于词嵌入的短文本相似度计算方法。相比较于其他方法，这种方法的特点在于：几乎不需要任何外部知识（例如不需要语法分析等）不需要手工构造特征此方法计算的是语义相似度，并不是语法或者词型相似度（另一篇文章中提高到LCS、编辑距离等）能够利用多种方式、多种语料获得的词向量（多种方式：wor
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2024-07-25 14:21:06
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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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目录一、无监督方法1、余弦相似度度量1.1 基于TF-IDF计算词频向量1.2 基于Word2Vec计算词向量2、基于simHash计算文本相似度3、直接度量句子间相似度—WMD二、有监督方法 一、无监督方法1、余弦相似度度量基本思想：获取两个短文本的表示向量计算两个向量的余弦相似度值越大，表示越相似文本表示方法：通过 TF-IDF 统计方法获取词频表示/向量通过&
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2023-12-19 20:31:55
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一、原始落后的VSM网上搜索关键词“短文本 相似度”，出来的结果基本上都是以BOW（Bag of words）的VSM方案，大致流程如下：
分词 —> 提取关键词 —> 计算tf或if-idf，以向量的形式替换原文本 —> 文本相似度的问题转变为计算向量相似度
一开始这样的一个思路，很清晰明了，而且网上相应的资料也很多，然后就开搞吧。1、把所有短文本去掉标
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2023-09-06 14:18:49
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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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