项目简介nlp-hanzi-similar 为汉字提供相似性的计算。创作目的有一个小伙伴说自己在做语言认知科学方向的课题研究，看了我以前写的 NLP 中文形近字相似度计算思路就想问下有没有源码或者相关资料。国内对于文本的相似度计算，开源的工具是比较丰富的。但是对于两个汉字之间的相似度计算，国内基本一片空白。国内的参考的资料少的可怜，国外相关文档也是如此。于是将以前写的相似度算法整理开源，希望能帮到
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2023-12-13 12:46:16
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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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目录1、基于Word2Vec的余弦相似度2、TextRank算法中的句子相似性3、莱文斯坦距离（编辑距离）4、莱文斯坦比5、汉明距离6、Jaro距离（Jaro Distance）7、Jaro-Winkler距离（Jaro-Winkler Distance）8、基于Doc2Vec的句子相似度计算1、基于Word2Vec的余弦相似度首先对句子分词，使用Gensim的Word2Vec训练词向量
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2023-08-31 18:21:16
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接上文继续总结，上篇文章主要总结了文本的一些处理算法，这篇文章主要总结文本如何进行表示。目录一、Word Representation1、单词的表示one hot representation（one hot encoding） 2、句子的表示1）boolean方法 2）count based representation二、 计算两个句子之间的相似度1、欧式距离2、
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2024-04-25 11:10:39
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常见文本相似度计算方式及代码文本相似度的计算广泛的运用在信息检索，搜索引擎, 文档复制等处：因此在各种不同的情况与任务中，有不同的文本相似度计算。近期在处理搜索引擎的相关项目下面介绍一下我们主要使用的相似度计算方式及其实现 Github余弦相似度:余弦相似度是纯数学中的概念，首先，将进行计算的两个str中的word抽取出来，用作非重复词库。遍历词库，将两个句子的表示向量化： 每个向量长度为 词库大
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2024-06-13 08:57:46
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本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。0.文本相似度计算所谓文本相似度计算，是指给定两个文本（一般为字符串），并通过算法给出其相似度幅度的衡量，一般计算结果为0-1之间的值，下面简单介绍几种，较为传统和常见的文本相似度
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2023-08-08 14:38:35
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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. 前言上文介绍了文本的向量化处理，本文是在上文的向量化处理后的数据进行距离的计算。距离度量的方式有多种多样，但是一种相似度计算方式并不适用与所有的情况，需要根据不同的情况和数据类型进行选择。2. 相似度计算方式相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事
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2024-06-08 20:40:01
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数据等转为向量，然后计算向量相似度的问题，现将常用方案进行初步汇总，如统计不足敬请留言提示补充：1、余弦相似度（cosine） 公式：
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2023-10-14 05:33:28
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由于本文设计较多知识点，在编写代码之前需要搞清楚这些知识点的含义。1。知识点解释Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 gensim 以“文集”——文本文档的集合
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2024-02-20 23:04:36
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文本相似度计算和最小修改匹配问题序言最大匹配度最短匹配路径实现代码 序言由于项目需要，需要写一个文本比较的算法，实现比对两个文本差异，计算两段文本的相似度，并给出最小的修改途径使得原文本修改后得到目标文本；走度娘处找到这么一个算法，作者没有道出算法名称，只知道是图论相关的。原文参考：最大匹配度最大匹配度说的是原文本和目标文本的最大匹配字符数。 这里直接上demo讲解：假设两个文本原文本(left
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2024-06-08 18:04:19
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在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度计算是一个常见的任务。本文将介绍如何使用Python计算文本之间的相似度，涵盖了余弦相似度、Jaccard相似度和编辑距离等方法。1. 余弦相似度余弦相似度是一种衡量两个向量夹角的方法，用于衡量文本的相似度。首先，将文本转换为词频向量，然后计算两个向量之间的余弦值。from sklearn.feature_extraction.text import Cou
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2023-11-02 06:56:29
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NLP文本相似度相似度相似度度量：计算个体间相似程度相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小最常用--余弦相似度：一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似如果向量a和b不是二维而是n维示例句子1：这只皮鞋号码大了，那只号码合适句子2：这只皮鞋号码不小，那只更合适分词 句子1：这只/皮鞋/号码/大了，那只/号码/合适句子2：这
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2023-09-16 21:04:12
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NLP ——Natural Language Prrocessing 自然语言处理 一. NLP 文本相似度分析马蜂窝评论造假事件 马蜂窝发现很多评论是通过机器写入的造假评论那么是怎么发现的？ ———— 采用NLP 的文本相似度分析文本相似度分析： 从海量的数据（文章，评论）中，把相似的数据挑选出来步骤：把评论翻译成机器能够看的懂的语言使用机器看得懂的算法轮回去比较每一条和所有评论的相似度把相似的
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2023-12-07 23:01:35
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简单有效的文本匹配，具有更丰富的对齐功能github: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/RE2.py本文作者提出了一种快速、强神经网络的通用文本匹配方法。保持序列间对齐可用的三个关键特征:原始点方向特征、先前对齐特征和上下文特征，同时简化所有其余组
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2023-11-07 08:33:06
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代码实现#相似度的计算
from gensim import corpora, models, similarities
import jieba
text1 = '技术侦察措施只能在立案后采取'
text2 = '未立案不可以进行技术侦察'
texts = [text1, text2]
keyword = '未立案可以进行技术侦察'
# 1、将【文本集】生成【分词列表】
texts = [jie
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2024-04-12 11:52:20
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文章目录1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算1.2.杰卡德系数计算1.3.TF 计算1.4.TFIDF 计算1.5.BM252.基于深度学习的方法2.1.Word2Vec 计算6.参考文献 如下在师兄的博文基础上修改： 静觅 » 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法 1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是
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2024-03-14 11:52:27
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本文将介绍一下内容：NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）如何构造句向量（Sentence Embedding）利用词袋模型来计算句子间的余弦相似度（余弦相似度cosine similarity）使用编辑距离算法计算句子的相似度（编辑距离相似度）一，什么是词袋模型1，分句和分词通常，NLP无法一下子处理完整的段落或句子，因此，第一步往往是分句和分词。这里只有句子，因此我们只需要分词即可
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2023-11-07 00:48:24
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# 教你实现文本相似度计算的NLP基础
在当今的信息时代，文本相似度计算在自然语言处理(NLP)中扮演着重要的角色。它的应用广泛，比如在推荐系统、搜索引擎优化和数据清洗等方面。本文将为你详细介绍如何实现一个简单的文本相似度计算器，特别适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始具体的实现之前，我们需要绘制出整个步骤的流程。以下是实现文本相似度计算的基本流程：
| 步骤 | 描述
# NLP 文本相似度方法
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学结合的一门交叉学科，它使得计算机能够理解和处理人类语言。在众多的NLP任务中，文本相似度计算是十分重要的一环，广泛应用于信息检索、推荐系统、问答系统等场景。本文将探讨几种常用的文本相似度计算方法，并通过简单的Python代码示例来说明实现过程。
## 什么是文本相似度
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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