1、海量文本常见海量文本场景，如何寻找一个doc的topn相似doc，一般存在2个问题， 1)、两两对比时间o(n^2) 2)、高维向量比较比较耗时。文本集可以看成(doc,word)稀疏矩阵，一般常见的方法是构
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
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在本博文中，我将深入探讨如何通过“hanlp相似度训练”解决语义理解问题，并详细记录整个过程，其中包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及扩展阅读等模块。这一过程将帮助我们整理和优化训练相似度模型，以提升其效果。
## 备份策略
在进行“hanlp相似度训练”之前，确保我们的数据和模型配置具有良好的备份策略，这样在意外发生时能迅速恢复。以下是备份流程图和存储介质对比：
``
## 如何使用HanLP进行相似度计算
### 1. 概述
在自然语言处理领域，相似度计算是一项非常重要的任务。HanLP是一款功能强大的自然语言处理工具包，它提供了一系列文本处理的工具，包括相似度计算。在本文中，我将指导你如何使用HanLP进行文本相似度计算。
### 2. 流程
下面是使用HanLP进行相似度计算的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-03-10 06:09:33
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1.主方法（注释了代码多为了测试以及方法说明，打印函数也主要是为了调试）package com.tylg.test1;
/**
* 主方法
* @author 蒋承材
*/
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import org.apache.jena.ontology.Datatyp
# 使用 HanLP 进行语义相似度计算的教程
在当今的自然语言处理（NLP）领域，语义相似度计算是一项常见且重要的任务。本文将指导你如何使用 HanLP 进行语义相似度计算。以下是整个流程的概览。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 详细说明 |
|----------|-----
原创
2024-09-10 04:18:32
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hanlp 是一个强大的自然语言处理工具包，用于文本分析、语义理解等任务。其中，“hanlp 语意相似度”功能可以帮助我们在信息检索、文本匹配等场景中有效地计算文本之间的相似度。为了解决实现过程中遇到的问题，我整理了以下内容。
## 版本对比
在检索语意相似度的不同版本中，各版本之间存在一些特性差异。以下是版本特性的对比表：
| 版本 | 特性
语义相似度在自然语言处理（NLP）中是一项关键技术，旨在测量两个文本之间的相似程度。在实际应用中，我们可以使用 HanLP 这样强大的工具来进行相关的任务。以下是实现“语义相似度 HanLP”问题的具体流程恢复记录，涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析等内容。
## 备份策略
我们首先制定一个完整的备份策略，以确保语义相似度计算相关数据的完整性和安全性。以下是备份
相似度的计算现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。下面是几种常见的相似度计算方法。1.杰卡德相似系数Jaccard（杰卡德）相似性系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的样本间的相似度。 Jaccard（杰卡德）系数等于样本集交集的个数和样本集并集个数的比值。 Jaccard（杰卡德）距离是用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个集合（样本
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2023-10-13 22:02:24
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分 类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3,
推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
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2024-07-25 07:36:10
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文章相似度检测工具，提升内容质量，快速通过审核，如果需要检测一篇文章的在搜索引擎的原创度用什么工具会比较好？百度，这个占比最大的搜索引擎，为了提高用户体验和内容质量，也为了更好的支持原创内容，时不时就会不断的更新算法，让更好的内容展示出来。 而对于内容创作者来说，能够创作出一篇原创内容是非常不容易的，但是原创内容的创作是非常耗费时间和精力。所以大部分的内容创作者都会选择是伪原创或者搬运，而伪原创搬
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2023-11-10 13:36:02
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文章目录前言1. 相似性的度量1.1 闵可夫斯基距离1.2 曼哈顿距离1.3 欧氏距离2. K-Means算法原理2.1 基本原理2.2 计算过程2.3 代码实现结束语 前言 K-Means算法，也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是基于相似性的无监督算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一个类别中。1. 相似性的度量来表示样本和样本之
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2024-02-28 13:56:47
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在本文中，我将深入探讨如何使用 HanLP 实现 Java 中的相似度计算。这一过程将覆盖从版本对比、迁移指南到实战案例和性能优化的多方面内容，旨在为开发者提供一个全面的参考。
## 版本对比
不同的 HanLP 版本在相似度计算功能上存在一些差异。以下是各版本的兼容性分析与特性对比：
```latex
\text{性能模型差异: }\quad S = \frac{N \cdot (1 -
在这一篇博文中，我们将深入探讨如何使用HanLP进行Java相似度计算。这是一项有趣且实用的任务，特别是在自然语言处理和文本相似度比较方面。通过以下内容，您将能够掌握从环境准备到扩展应用的全流程。
## 环境准备
首先，让我们确保您有一个合适的环境来进行HanLP的相似度计算。确保您的设备至少满足以下软硬件要求：
### 软件要求
- JDK 1.8或以上
- Maven 3.6或以上
-
基于《知网》的词汇语义相似度计算刘群 李素建{liuqun,lisujian}@ict.ac.cn† 中国科学院计算技术研究所 ‡ 北京大学计算语言学研究所摘要：《知网》是一部比较详尽的语义知识词典。在基于实例的机器翻译中，词语相似度计算是一个重要的环节。不过，由于《知网》中对于一个词的语义采用的是一种多维的知识表示形式，这给词语相似度的计算带来了麻烦。这
引言 相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的
众所周知，各位留学生每次提交essay之前都要经过相似度检测系统的查询才能进行提交，否则会视为抄袭，所以许多同学在相似度检测上感到了一种困惑，是不是相似度越低essay的分数就越高？其实则不然，即便你通过了turnitin的检测，相似度也非常的低，你也不一定会得到老师的认可，有时候都可能自己的essay不能够pass，这又是什么为什么呢？不要着急，今天小编就来给大家解释一下为什么essay写作
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2023-07-19 16:35:05
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在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
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2024-04-26 08:56:39
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And：用于连接同类或相似的词、短语或句子，表达并列关系。Moreover：用于连接两个相似或相关的想法，表达附加的信息或思想。Furthermore：用于连接两个相似或相关的想法，表达更进一步的信息或思想。In addition：用于连接两个相似或相关的想法，并表达进一步的信息或思想。Likewise：用于表示相似或相关的情况，并连接两个相似的想法。Similarly：用于表示相似或相关的情况，
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2024-10-20 18:07:56
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