## Java词的相似度计算流程
在本文中，将介绍如何使用Java计算两个词之间的相似度。我们将使用WordNet这个开源的词典库，该库提供了丰富的词汇和词义信息。相似度计算的基本思想是通过计算两个词的概念之间的相似度来衡量它们之间的相似程度。
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 加载WordNet词典 |
| 步骤2 | 获取两个词的概念 |
原创
2023-08-20 06:23:00
196阅读
Traceback (most recent call last): n() File "D:/dev_src/python/image_classifiy/text/similarity.py", line 16, in r
原创
2023-07-10 20:40:37
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# NLPCDA计算词向量相似度的科普文章
## 引言
在自然语言处理(NLP)的领域，词向量是一个重要的概念，它通过将单词转换为向量，使机器能够理解和操作语言数据。最近，随着深度学习的发展，词向量的计算和应用变得越来越普遍。在这一领域中，像NLPCDA这样的工具，可以帮助我们有效地计算词向量之间的相似度。本文将介绍如何使用NLPCDA计算词向量相似度，并给出相应的代码示例。
## 什么是词
本文是基于文章 From word embedding to document distanceproceedings.mlr.press
1.背景一个好的文档相似度算法对于文档分类，文档推荐十分重要。传统的bag of word(BOW) 或者 TF-IDF。 但是这两个对于文档的嵌入方式又一个共同的问题，那就是没有考虑到近义词的关系。还有其他的一些诸如Latent dirichlet A
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2024-02-04 11:10:38
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由于最近的项目需要，有幸接触到了这方面的算法问题，字符串相似度，顾名思义，就是指两个字符串的相似程度。这一类的算法有很多，主要有编辑距离算法(Levenshtein Distance)、最长公共子串算法(CLS)、还有google的余弦算法。最终根据项目需求决定使用编辑距离算法(Levenshtein Distance)，下面就来详细说明一下Levenshtein Distance的具体实现。
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2024-08-02 13:23:38
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长尾词，什么是长尾词？简单来说长尾词通过核心展开出来的一个关键词。长尾词有流量吗？相信这些大家很关心的一点。长尾词不仅有流量，而且流量好不少。相信大家都用过百度搜索答案，当你输入一半的时候百度是不是会给你弹出一系列的词出来供你选择。这些也叫长尾词还有一个称呼叫下拉词，这些都是用户喜欢搜索的词才会成为下拉词。今天就教大家怎么挖掘这些下拉词和长尾词。如图所示只需要输入关键词就能批量挖掘长尾词和下拉词。
词袋模型词袋模型（英语：Bag-of-words model）是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。此模型下，一段文本（比如一个句子或是一个文档）可以用一个装着这些词的袋子来表示，这种表示方式不考虑文法以及词的顺序。词袋模型本质是一种用机器学习算法对文本进行建模时表示文本数据的方法，也是 ngram 中的 unigram。词袋模型的三部曲分词（tokenizing）统计修订词特征
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2024-07-12 00:43:05
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如何使用gensim的word2vec模型和python计算句子相似度根据Gensim Word2Vec，我可以使用gensim包中的word2vec模型来计算2个单词之间的相似度。例如trained_model.similarity('woman', 'man')0.73723527但是，word2vec模型无法预测句子相似性。 我发现在gensim中具有句子相似性的LSI模型，但是，似乎不能与
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2023-12-07 15:05:03
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汉字内码,如涡,内码为CED0,而CED1,CED2皆与涡同音.代码如下:import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
im
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2023-07-24 15:33:50
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【简单总结】句子相似度计算的几种方法1.句子相似度介绍：句子相似度–指的是两个句子之间相似的程度。在NLP中有很大的用处，譬如对话系统，文本分类、信息检索、语义分析等，它可以为我们提供检索信息更快的方式，并且得到的信息更加准确。2.句子相似计算的方法概括：句子相似度计算主要分为：基于统计的方法：莱文斯坦距离（编辑距离）BM25TFIDF计算TextRank算法中的句子相似性基于深度学习的方法：基于
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2023-12-19 09:00:28
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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上一节我们介绍了一些背景知识以及gensim , 相信很多同学已经尝试过了。这一节将从gensim最基本的安装讲起，然后举一个非常简单的例子用以说明如何使用gensim，下一节再介绍其在课程图谱上的应用。二、gensim的安装和使用1、安装 gensim依赖NumPy和SciPy这两大Python科学计算工具包，一种简单的安装方法是pip install，但是国内因为网络的缘故常常失败。所以我是下
一. 余弦相似度算法基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间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，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。二. 向量基本知识点 1 向量乘积公式 2 向量模计算公式三.&
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2023-08-04 12:46:24
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探索Doc2Vec：实现文档相似度计算的新里程去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数字化时代，理解和处理大量的文本数据变得至关重要。为此，是一个强大的工具，它基于自然语言处理技术，可以帮助我们有效地挖掘和理解文本信息。本文将深入探讨该项目的原理、应用及其独特之处。项目简介Doc2Vec是Google的Tomas Mikolov在Word2Vec基础上提出的一种词向
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，相似度计算方法的选择又会有所区别和不同。下面章节会针对不同特点的应用，进行一些常用的相似度计算方法进行介
Task08 word2vec；词嵌入进阶；文本分类 学习笔记word2vec词嵌入基础 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长
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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一、基础知识计算机没有人类的先验知识，如何理解文字，如何让实现文本分类，必须找到一套方法或方式对这些我们人类造成的词去表达和表式。一是从大量的预料中，拿到一些可以对它的含义表达的一些表达方式，二是文本是标记性的语言没办法去做机器学习，转成计算机可以理解的数值型的向量。词编码---> N-gram, TFIDF--->word2vecNlp常见问题：自动摘要、指代消解、机器翻译、词性标注
