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. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic
本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3016291引言句子相
目标：针对给定输入文本与文本库，计算得出文本库中与输入文本最相似的文本实现帖：对于人类，两句话的相似性一般都从语义上进行考虑，大白话说就是”这两句话说的是同一件事儿/同一个意思“。相似的句子可能会有相似的语法。对于当前的计算机来说，已经用标点符号等区分开了句子与句子，但如何理解、表达句子的意思是个难题，也就是需要人工定义语义的概念。另外，人类语言世界中的句子通常都有一定的使用环境，但到了计算机系统
一、简介论文：Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data微软13年提出的计算文本相似度的深度学习模型，核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比
写在开始之前：语义即联系。以下部分来自于我在公司内部的分享。一、相关概念在学术上，大致有以下三个概念和文本相似度相关：Semantic Textual Similarity(文本语义相似度)：5分表示非常相似，0分表示非常不相似。Paraphrase Identification(复述判定)：1表示是复述，0表示不是复述。Natural Language Inference(自然语言推断)：C表示
知识图谱与语义相似度的关系
如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！ author:佟学强 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这类群体对
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2023-08-27 21:46:03
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基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断 2 段文本语义是否相同。1. 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LC
# 实现Java文本语义相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Java文本语义相似度计算。这是一个比较复杂的任务，但只要按照正确的步骤进行，你就能够成功实现。首先，我们来看一下整个实现过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 对文本数据进行预处理 |
| 3 | 使用词向量模型将文本转换为向量表示 |
| 4
代码链接(Java)GitHub链接，若有帮助，可以点个Star~可运行的Jar包已发布至仓库的release包内计算模块接口的设计与实现过程整体流程MainApplication.main()会接收到三个参数，接着执行process方法将两个等待对比的文本内容分别转换为字符串SimilarTextCalculator.getSimilarity()，对比这两个字符串将结果输出到指定路径文件工程分
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2023-06-28 17:50:31
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问题对语义相似度计算（从0到0.5+）短短一个多月的时间，我学到了很多很多东西，从一个呆头小白初长成人。首先，必须感谢我的导师能给我这个机会从头到尾完整地参加这次比赛，至始至终地为我们出谋划策，和我们探讨问题并答疑解惑，而且提供了各种宝贵的学习资料和服务器资源。另外，也要特别感谢我的师兄一路无微不至的提点和帮助，和我一起找方法、看论文、搭模型、改代码，其实我们是从同一个起跑线开始的，到最后被师兄甩
短文本匹配调研 一．问题背景 机器智能问答FAQ中，输入新文本(语音转文本)后，和对话库内已有句子进行匹配，匹配完成后输出对应问题答案。而这里主要研究的就是两个句子如何计算它们之间语义相似度的问题。 二．方案调研 1.余弦计算短文本相似度度量 a)步骤 （1）找出两个短文本的关键词； （2）每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇 文章对于这个集合中的词的词频
1. ERNIE简介这里的ERNIE(包括后面介绍的都是指的ERNIE1.0)是指百度提出的知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration），而且发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型 。 ERNIE在结构上和BERT是一样的，只是改进了BERT的预训练阶段，增加了实体等先验知识，而且在大型中
每天给你送来NLP技术干货！作者 | 周俊贤 整理 | NewBeeNLP这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。为了方便，还是从狭义的语义匹配的场景出发，输入一对句子，输出这对句子相似性（回归，0~1）。BERT-avgBERT-avg做法
编辑距离算法其实就是，在规定的编辑操作(替换字符串、插入字符串、删除字符串)中，经过几步可以把一个字符串变成另一个字符串，而这个所需的步数就是你的编辑距离。测试样例：str1 = abcstr2 = yabd表里的每一个值都代表着将str1转换成str2所需要的步数，每个单元格的值都遵循这样一个规律，第一行和第一列都是从0到n；其他的值要分情况计算，行索引和列索引对比大小，相同的话直接取左上方单元
在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。评论和商品描述的相似度越高，说明评论的用语比较官方，不带太多感情色彩，比较注重描述商品的属性和特性，角度更客观。再比如知乎、贴吧等问答社区内问题下面有很多回复者，如何快速过滤掉与问题无关的回答或者垃圾广告？？那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗，恭喜你，不仅有，而且很好很强大。使用g
DSSM (Deep Structured Semantic Models)用于文本相似度匹配场景，是为了平衡搜索的关键词，和被点击的文本标题之间的相关性。论文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf目录1、DSSM原理1.1、wordha
短文本语义相似度度量基于深度学习的短文的语义相似度计算依存句法分析依存句法分析是一种常用的句子结构的表达方式。在依存句法中，句子的结构是以其谓语为中心，词语之间的相互依存而构成的树形结构。依存句法分析可以获得词语间的修饰关系，有助于分析句子的结构及其所报含的信息。 常用的依存句法分析模型可以分为两个大类基于图模型，比较常见的实现是哈工大的LTP以及MTPParser基于转移模型，具有线性时间复杂
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, -
基于深度学习的召回近些年已经得到了长足的发展，其中双塔模型更是作为经典的深度学习召回模型被各大公司应用，回顾双塔模型的发展可以追溯到2013年微软发布的DSSM模型，本篇文章将会从DSSM开始介绍几篇论文，看一下DSSM模型是怎么发展成为双塔模型并应用在推荐系统中做召回的。
DSSMDSSM模型是2013年微软发布的，其论文全称为：Learning Deep Struct
基于知网语义相似度的中文文本分类研究1.传统的文本处理大部分是根据词频和逆向文档频率将文本表示成向量空间模型，实践证明这种模型确实简单高效并且得到了广泛应用，但这种模型表示缺乏对语义的理解，忽略了词与词之间的语义信息丢失了很多重要的语义信息。1.许多学者虽然将知网引入到向量空间模型中，使用知网的知识库计算文本中词语的相似度，但有着各种各样的缺漏，如：没有考虑词语在文本中所占的比重，没有全面考虑义原
