前言字面距离common lang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型n-gram模型词向量主题模型LSAPLSALDA应用Word2Vec神经网络语言模型CBOW和Skip-gram模型应用参考文献 前言在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之
一、文本相似度相似度度量指的是计算个体间相似程度，一般使用距离来度量，相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小。在说明文本相似度概念和计算方式之前，先回顾下余弦相似度。1.余弦相似度衡量文本相似度最常用的方法是使用余弦相似度。 – 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– 余弦值接近0，夹角趋于90，表
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2023-10-08 08:23:36
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一、原始落后的VSM网上搜索关键词“短文本 相似度”，出来的结果基本上都是以BOW（Bag of words）的VSM方案，大致流程如下：
分词 —> 提取关键词 —> 计算tf或if-idf，以向量的形式替换原文本 —> 文本相似度的问题转变为计算向量相似度
一开始这样的一个思路，很清晰明了，而且网上相应的资料也很多，然后就开搞吧。1、把所有短文本去掉标
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2023-09-06 14:18:49
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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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2024-08-11 15:50:01
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# 实现“java 基于编辑距离文本内容相似度”的方法
## 整体流程
首先，我们需要明确整个过程的步骤，可以用以下表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 读取两个文本 |
| 2 | 计算编辑距离 |
| 3 | 计算相似度 |
```
## 具体步骤
### 步骤1：
原创
2024-06-05 07:41:26
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之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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比较两个文件中的文本的相似度(纯文本文件)；5种文件：word、excel、ppt、pdf、txt；提取5中文件中的所有文本，作比对。计算相似度；1.读取文件1).读word文件//读取 word path参数为文件绝对路径// word2003转换为2007public String readWord(String path) {
String buffer = "";
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2023-06-27 09:02:13
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目录1. 前言1.1 开发环境：1.2 初步设想1.3 参考资料2. HanLP2.1 在Java中使用HanLP库2.2 分词函数3. 双文本对比3.1 步骤分解3.2 完整代码 1. 前言最近在做一个基于SSM的Web项目，其中有一项功能是 对相似文本进行合并 ，其中涉及一个文本间相似度计算的问题。在此将实现过程记录下来。1.1 开发环境：名称版本操作系统Win10 X64JDK1.8.0_
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2023-06-19 15:42:57
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相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。
对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小，来计算文本的相似度。下
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2023-08-05 16:56:03
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1.场景： 在很多公司的文件管理系统中，都有类似于对比多篇文章的相似度，例如在写公众号推文时，如果标记了原创，就会对比当前文章和库里已存在文章的相似程度，如果相似度过于高，则标记为原创的文章无法实现推送，那么，该功能是如何实现的呢？可以参考如下思路。2.算法： 此例子借助的是海明距离的实现方
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2023-07-21 16:23:15
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简介 针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。余弦相似度原理 &nb
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2024-05-19 06:56:40
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目录一、前言二、关于SimHash补充知识一）、什么是海明距离二）、海明距离的应用三）、什么是编辑距离三、SimHash算法的几何意义和原理一）、SimHash算法的几何意义二）、SimHash的计算原理 三）、文本的相似度计算四、Java通过SimHash计算文本内容相似度代码示例一）、新增依赖包二）、过滤特殊字符三）、计算单个分词的Hash值四）、分词计算向量五）、获取标
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2023-09-29 19:03:23
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我正在做一个Java项目，我必须做一个文本相似程序。我想要采取2个文本文档，然后将它们相互比较并获得相似之处。他们是如何相似的。我稍后会放一个已经有数据库的人可以找到这些单词的同义词，并通过文本来查看文本文本中的一个作者是否只是将文字改为其他同义词，而文本完全相同。同样的事情上升或下降移动的paragrafs。是的，这是一个plagarism程序…我想从你那里听到你会推荐什么样的算法。我在这里和其
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2023-07-19 13:25:46
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计算文本相似度方法文本的相似度计算方法可以分为两大类：基于深度学习的方法和基于非深度学习的方法。 虽然小的我在自然语言处理与交互部，但我只是个开发，不是算法，所以这里采用简单的非深度学习的方法。 常用的几个计算方法：余弦相似度、最小编辑距离。。。。。 由于场景比较简单，所以并没有对文本进行分词，如果有需要，可以用jieba，hanlp等等余弦相似度private static double get
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2023-06-29 20:12:18
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遇到这样一个需求，需要计算两个文本内容的相似度，以前也接触过，下面列举几种方式，也是我在网上查了很多内容整理的，直接上代码，供大家参考，如果你也有这样的需求，希望能帮到你： 内容目录1、字符矩阵标记对比2、海明距离计算，对比相似度3、Jaccard计算 1、字符矩阵标记对比public static void main(String[] args) {
String aa = "在线作业成
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2023-09-01 11:44:25
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最近帮很多本科毕业生做文本数据分析，经常遇到的一个需求是计算文档相似度。思路：抽取语料(所有文档)中的词语，构建词典(词语与数字对应起来)。根据构建的词典对每个文档进行重新编码(将文档转化为向量)。使用余弦计算相似度下面的corpus是我在知乎live随便找到的几个评论，拿来当做测试的例子。好像数据不怎么好玩，大家跟着一起凑合凑合吧。corpus = ['老师讲的很好很全面干货很多','讲述的很好
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2023-08-02 20:47:36
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总结一下关于文本相似性的几种方法无监督，不使用额外的标注数据词移距离 词移距离使用两文本间的词嵌入，测量其中一文本中的单词在语义空间中移动到另一文本单词所需要的最短距离。average word vectors 简单的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，只对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。tf
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2024-02-12 21:04:43
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NLP 中，文本匹配技术，不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务，通常以文本相似度计算、文本相关性计算的形式，在某应用系统中起核心支撑作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术，以及多轮对话场景中的文本语义相似度计算技术。1、文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中
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2023-10-17 09:16:44
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在Java中，要计算两个字符的相似度，可以借助一些字符串相似度算法。以下是几种常见的字符串相似度算法：Levenshtein距离：也称为编辑距离，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作次数（插入、删除、替换）来转换一个字符串为另一个字符串。编辑距离越小，表示两个字符串越相似。import org.apache.commons.text.similarity.LevenshteinDistance;
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2024-06-01 05:16:27
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本文目录文本相似度的定义文本相似度计算方法基于字符串的方法基于语料库的方法基于词袋VSMLSA、PLSALDA（需要进一步了解）基于神经网络基于搜索引擎基于世界知识基于本体基于网络知识其他方法句法分析混合方法 文本相似度的定义 其中, common（A，B） 是 A 和 B 的共性信息,description（A，B） 是描述 A 和 B 的全部信息, 公式(1)表达出相似度与文本共性成正相关。
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2023-09-04 12:43:34
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