# HanLP 语义相似度计算与 Java 示例
在自然语言处理中，语义相似度的计算是评估不同文本之间相似程度的重要任务。HanLP是一个功能强大的自然语言处理库，提供了多种方法用于计算文本的相似度。在今天的文章中，我们将探讨如何使用HanLP在Java中计算语义相似度，并通过示例代码进行说明。
## 什么是语义相似度？
**语义相似度**是指在某种上下文中，两个文本片段之间的意义相近程度。
原创
2024-09-06 04:59:27
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本报告提纲分为以下3个部分：语义表示语义匹配未来重点工作语义计算方向在百度 NLP 成立之初就开始研究，研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算，使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。本文主要介绍百度在语义表示方向的技术发展和最新的研究成果艾尼 ( ERNIE )，同时也会介绍工业应用价值很大、百度积累多年的语义匹配 SimNet 的相关内容
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2023-10-06 16:39:22
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距离 (当 时，称为欧氏距离 (Euclidean distance)当 时，称为曼哈顿距离 (Manhattan distance)当 时，称为切比雪夫距离 (Chebyshev distance)，它是各个坐标距离的最大值，即马氏距离 / 马哈拉诺比斯距离 (Mahalanobis Distance)Ref: 马氏距离 (Mahalanobis Distance)、马氏距离与其推导
NLP笔记：浅谈字符串之间的距离0. 引言1. 汉明距离2. 最长公共子串3. 编辑距离4. jaccard距离5. bleu & rouge & ……6. 总结0. 引言故事起源于工作的一个实际问题，要分析两个文本序列间的相似性，然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。于是就大概写了一下这篇文章，大致涵盖了我所知的全部字符串相似度比较的方法，大致包括：汉明距离
# 地名相识度比较
在自然语言处理领域中，地名相识度比较是一项重要的任务，它可以帮助我们更好地理解地名之间的关联关系，进而帮助我们进行文本理解、信息检索等任务。在今天的文章中，我们将介绍如何使用HanLP工具包来进行地名相识度比较，并通过代码示例来说明其实现方法。
## HanLP简介
[HanLP](
## 地名相识度比较方法
地名相识度比较通常是通过计算地名之间的相似度来实现的。常见
原创
2024-02-21 06:25:12
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# 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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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
一、推荐系统简介推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容；从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。推荐系统使用的是基于邻域的算法，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法；二、数据集准备我
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2024-03-27 05:56:05
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1. DSSM模型的原理简介DSSM模型的全称是Deep Structured Semantic Model，由微软研究院开发，利用深度神经网络把文本（句子，Query，实体等）表示成向量，应用于文本相似度匹配场景下的一个算法。DSSM模型在信息检索、文本排序、问答、图片描述、及机器翻译等中有广泛的应用。该模型是为了衡量搜索的关键词和被点击的文本标题之间的相关性。DSSM模型的原理比较简单，通过搜
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2023-10-24 22:33:12
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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
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2024-01-24 10:33:45
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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
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2024-05-30 14:52:16
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背景知识:
（1）tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 tf–idf is the product of two statistics, term frequency and inverse document frequency.
# 如何实现“hanlp语义文本相似度”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用HanLP来实现文本相似度计算。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行实现。
## 流程
以下是实现“hanlp语义文本相似度”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载HanLP库 |
| 2 | 分词 |
| 3 | 词向量化 |
| 4 |
原创
2024-05-08 07:33:56
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语义相似度任务概述语义相似度，顾名思义，主要是为了衡量两个句子之间的相似度，来自天池新冠疫情相似句判定大赛的例子：相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部发炎是什么引起的不相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部炎症有什么症状一般都会有非常明确的案例告诉我们，什么叫做相似，什么叫做不相似，这个有非常明显的场景愿意，还是上面那句话，在判断query意图上，如果是判断大粒度意图的话(是否是医疗问句)那就是
在《深入理解JVM》第八章中写着：众所周知，java是一门面向对象的程序编程语言，因为java具备面向对象的三个基本特征：继承，封装和多态。java的多态特征带来的一些最基本的体现，如“重载”和“重写”在java虚拟机中是如何实现的，这里的实现当然不是语法上的如何写，而是虚拟里如何确定正确的目标方法。
《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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# 如何实现语义相似性NLP（自然语言处理）
在现代自然语言处理（NLP）中，语义相似性是一个重要的研究领域。语义相似性是指两段文本在意义上有多接近。实现语义相似性一般需要以下几个步骤：
## 流程概述
下面的表格展示了实现语义相似性NLP的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 工具/库 |
|----
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
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2024-02-07 12:49:40
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博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点
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2023-07-21 15:16:02
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目录：1、文本表示哪些方法？
2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？
3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？
4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM）
5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText）
6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2
