SimHash原理1.SimHash背景SimHash算法来自于 GoogleMoses Charikar发表的一篇论文“detecting near-duplicates for web crawling” ，其主要思想是降维， 将高维的特征向量映射成低维的特征向量，通过两个向量的Hamming Distance（汉明距离）来确定文章是否重复或者高度近似。Hamming Distance： 又称
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2023-11-23 21:24:28
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# 如何实现“java 判断文字相似度”
## 1.整体流程
下面是实现“java 判断文字相似度”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 读取两段文字 |
| 2 | 对两段文字进行分词处理 |
| 3 | 计算两段文字的相似度 |
## 2.具体操作
### 步骤1：读取两段文字
```java
// 读取第一段文字
String text1 = "J
原创
2024-04-14 04:25:36
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原理 BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。 BM25算法的一般性公式如下：其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作为语素分析，每个词看成
所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介DRCN和DIIN的结构十分相似，包括输入层与特征提取层， DRCN在特征提取阶段结合了DenseNet的连接策略与Attention机制，在interaction阶段，也、采取了更加多样化的交互策略，接下来就为大家详细介绍一下。结
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2023-12-09 09:36:26
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中文衬线体 更像是手写体, 相同字号下字体更小、更传统, 优雅适用于印刷品, 文字阅读 代表风格：文艺、艺术无衬线体 更多的适用于电子屏幕显示 代表风格：现代风、简约、科技风（此类多为特效字体）书法字体 特点：中国特有的字体 风格：古典、中国风、怀旧卡通字体 特点：多用户活泼可爱场景 风格：可爱风、动漫风粗体 特点：稳重 风格：适用于多种正规场合细体 特点：适用于高端、文艺场合 风格：优雅、高端、
『行远见大』 LCQMC 信息检索文本相似度 Baseline项目简介LCQMC 中文问题匹配相似度计算，根据两段信息检索文本在语义上是否相似进行二分类，相似判断为1，不相似判断为0。本项目为各位同学提供一个 Baseline：acc = 0.89751，各位同学可参考本项目并在此基础上调优。数据集介绍LCQMC（A Large-scale Chinese Question Matching Co
▌前言当初开发模糊搜索功能的初衷是为了解决分词不完整的问题，包括中文字符和英文字符的分词。这些分词问题可能会导致用户在搜索过程中无法搜到结果。例如，在搜索“banner”数据时，一条MySQL的banner数据中包含"ubuntu"关键词，但是由于系统正确的分词是"0ubuntu0"，导致大家搜索不到匹配结果。令人惊喜的是，在此过程中我们发现，模糊搜索功能其实可以适用于更多特定的搜索场景。本文即将
实现Java两端文字相似度的过程包括以下步骤：
1. 收集数据：首先，需要收集一些用于计算文字相似度的数据集。可以使用已有的数据集，或者从现有的数据源中收集相关数据。数据集可以包括文本、标注和其他相关信息。
2. 数据预处理：在计算文字相似度之前，需要对收集到的数据进行预处理。预处理包括文本清洗、分词、去除停用词等操作，以便提取出有效的特征。
3. 特征提取：特征提取是计算文字相似度的关键步
原创
2024-01-25 04:31:17
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# Java 两段文字相似度
## 引言
在自然语言处理和文本挖掘领域，计算文本之间的相似度是一项重要的任务。相似度计算可以应用于各种应用场景，如信息检索、文本聚类、文本分类等。本文将介绍一种常用的方法，使用Java编程语言计算两段文字的相似度。
## 文本相似度的计算方法
文本相似度的计算方法有多种，常用的方法包括余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似系数等。本文将以余弦相似度为例进行介绍
原创
2024-02-02 06:29:32
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word分词提供了多种文本相似度计算方式：方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity用法如下：String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity text
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2024-06-04 07:37:42
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Elasticsearch搜索的相关性算分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。ES5之前，默认的相关性算分 采用TF-IDF，现在采用BM 25词频TFTerm Frequency: 检索词在一 篇文档中出现的频率
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2024-03-27 11:51:00
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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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package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
汉明距离《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理，大家应该感觉到了算法的魅力。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash，计算量还是蛮大，普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ，和5000w数据比较需要1.8 s。看起来相似度计算不是很慢，还在
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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今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
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2023-09-23 17:07:30
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