本篇博客，主要是描述一种计算文本相似度的算法，基于TF-IDF算法和余弦相似性。算法的描述请务必看阮一峰的博客，不然看不懂本篇博客，地址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.htmlhttp://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similari
本编文章是方法论-主要给大家介绍原理思路简单讲解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
# 如何实现Java比较两段文本相似度
## 1. 流程概述
在实现Java比较两段文本相似度的过程中，我们可以采用以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取两段文本内容 |
| 2 | 对文本进行文本预处理，如去除空格、标点符号等 |
| 3 | 将文本转换为向量表示 |
| 4 | 计算向量之间的相似度 |
## 2. 具体操作
### 步骤
原创
2024-05-27 05:22:28
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jieba是python第三方库，用于自然语言处理，对文本进行分词，当然也有其他的分词库。gensim库，利用TFIDF算法来进行文本相似度计算，通过利用gensim库的corpora，models，similarities处理后续。基本思路：jieba进行分词，整理为指定格式->gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量->再通过models中的tf-idf将语料库
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2023-09-30 01:42:21
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# 如何实现Java中计算两段文本相似度的项目
在软件开发中，文本相似度算法被广泛应用于自然语言处理领域。本文将教你如何使用Java计算两段文本的相似度。实现的步骤相对简单，接下来，我们将分析每个步骤所需做的事情，并提供示例代码。
## 流程概述
首先，我们来看看整个项目的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备开发环境 |
| 2
1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 （公式1.1-1） 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式 （公式1.2-1） 计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词
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2023-09-08 13:55:55
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精品文章第一时间读
Excel表格的数据核对，这让很多人最头痛的工作。
永恒君这里把之前介绍过的一些数据核对方法整理汇总一下，希望能够对各位小伙伴有帮助。
1、在同一列数据中查找重复项
如下图 用公式 =IF(COUNTIF(B:B,B6)>1,"重复","") 公式的意思是：如果在B列
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2024-06-21 12:37:03
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今天我想借个机会写一下短文本匹配中的一个大杀器---ESIM，这个方法真是横扫了好多比赛，上述比赛的冠军们基本都用了这个方法(集成必选模型)。同时，像以前一样，我会附上实现代码，这次我用 PyTorch 来实现这个模型。开始步入正题。ESIM，简称 “Enhanced LSTM for Natural Language Inference“。顾名思义，一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM。至
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2024-08-09 17:50:14
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数据库用来做什么？为什么要用数据库数据库就是用来存储数据的。我们可以用文本文档，excel文档，文件夹中的各种文件来存储数据。那么用数据库存储数据有什么优点？相对于其它方式，用数据库存储数据有以下优点：解决数据的大小问题，可存储大量数据容易更新准确性解决数据冗余，比如在excel中有成千上万的数据不容易查找重复的数据更安全，比如用文件的方式容易泄露数据重要性，数据更安全，数据库更容易容灾
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2024-08-02 13:22:18
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MatchZoo是一个Python环境下基于TensorFlow开发的开源文本匹配工具，让大家更加直观地了解深度文本匹配模型的设计、更加便利地比较不同模型的性能差异、更加快捷地开发新型的深度匹配模型。就我的理解，MatchZoo是实现了主要思想为孪生网络的深度模型文本匹配包含了文本相似度、文本蕴含、问答匹配等问题，在这里，我会简单的使用微软公开的MSR数据集进行相似度计算解说，代码由本人参考mat
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2023-10-05 15:33:51
283阅读
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
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2024-02-29 11:19:47
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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
70阅读
1、什么是近似匹配两个句子
java is my favourite programming language, and I also think spark is a very good big data system.
java spark are very related, because scala is spark's programming language and scal
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2024-05-23 11:24:21
152阅读
### 背景介绍文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。信息检索：在信息检索领域的很多应用中，
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2023-10-28 13:50:48
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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匹配程度。至
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2023-08-06 16:40:59
547阅读
文章目录1. 闵可夫斯基距离 Minkowski Distancep=1时 曼哈顿距离 Manhattan Distancep=2时 欧氏距离 Euclidean Distance标准化欧氏距离Standardized Euclidean Distancep->∞ 切比雪夫距离 Chebyshev Distance2.余弦相似度 Cosine Similarity修正余弦相似度 Adjus
喵喵喵，好久不见啦。首先很抱歉大家期待的调参手册（下）迟迟没有出稿，最近两个月连着赶了4个DDL，整个人都不好了。最近几天终于有时间赶一下未完成的稿子了。在赶DDL的时候夹着写了这篇文章，就先发布这一篇吧～调参手册（下）不出意外的话最近也可以发布啦。本文由来一年前在知乎上关注过这么一个问题：如何判断两段文本说的是「同一件事情」？-知乎https://www.zhihu.com/question/5
原创
2020-12-23 14:18:14
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相关性和相关性算分 ● 相关性 – Relevance ● 搜索的相关性算分，描述了⼀个⽂档和查询语句匹配的程度。ES 会对每个匹配查询条件的结 果进⾏算分 _score ● 打分的本质是排序，需要把最符合⽤户需求的⽂档排在前⾯。ES 5 之前，默认的相关性算分 采⽤ TF-IDF，现在采⽤ BM 25词频 TF ● Term Frequency：检索词在⼀篇⽂档中出现的频率 ● 检索词出现的次数
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2024-06-20 13:20:59
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文本匹配相关知识整理【更新中】短文本匹配一、无监督方式word2vector + 相似度计算BM25二、有监督方式Siamese Network匹配聚合网络三、预训练语言模型有监督方式 + 无监督方式Sentence-BERT文本匹配常见思路（不写trick） 本人由于前段时间参加了讯飞中文重复问题识别挑战赛，对文本匹配这个方向做一下简单的梳理，方便参考学习以及面试。短文本匹配短文本匹配即计算两
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2023-11-30 17:15:53
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喵喵喵，好久不见啦。首候夹着写了这篇文章...
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2023-07-25 20:09:42
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