一：equals与==的区别（1）基本数据类型 byte,short,char,int,long,float,double,boolean 此类数据类型的比较需要使用==，此时比较的是他们的值，若相等，则返回true,若不同，则返回false; 注： Integer a =1000; Integer b=1000; if (a==b).... 此时返回为false,因为Integer
文档相似性设计预言预言实现思路实际项目实际方案 预言当下较常用的相似度计算大致分为两类：一、主题模型： 代表方式： LSA/LSI、NMF、LDA、word2vec等。 描述：这类算法可算作最简单的机器学习，对于基础文档进行主题过滤，计算出主题和词语、主题和文档的关联性，对于文档中语义的判定提供支持。二、特征向量+距离算法 代表方式：simhash+汉明距离、余弦相似性、Jaccard相似性系数
职场办公，我们经常要和什么办公软件打交道呢？当然是Word了。相信大家都会在Word里面打字，但是光会这个还不够，想要进一步提高我们的工作效率，还要掌握一些好用的Word技巧。今天和大家分享7个非常好用的Word技巧，下面就一起来看看吧~一、一键选择格式相同的文本大家在进行排版的时候，有时候是不是要选择一些格式相同的文本进行设置啊？其实啊，这个时候无需一个一个的选择，我们直接点击菜单栏中
这样从几个方面来看： 一、运行机制： Java代码被编译成字节码后，会在虚拟机里由JIT进行二次编译成为本地码，据传言其执行速度可以和C++相媲美，经过我自己测试，用Java实现一个简单的Memcache协议的缓存服务器，在Java 1.6下运行，和memcache本身相比，同样数据量的存取时间比大概是3:2，虽然有差距，但是比想象的要好很多。Java 1.7在JIT方面做了大量的改进，性能比J
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2023-08-31 09:01:53
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对于办公司人员来说，Microsoft office办公软件应该如何最经常使用的办公软件之一，而在Microsoft office办公软件里面还包含了Word，Excel，Powerpoint，Access，Pictore Manager等，那么这次小编就来跟大家聊聊Word，为大家详细介绍Word的常用快捷键大全。一、常按的快捷键【可复制文本区域】Ctrl+O 打开Word文档Ctrl+S 保存
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2024-06-04 06:14:55
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1. BERT 语义相似度BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Predictio
Word Ladder
Given two words (beginWord and endWord), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from be
原创
2023-02-17 09:32:12
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C语言文档相似性检测 1问题描述 编写一个程序，对文档的相似性进行检测和分析。 2功能要求 要能提供以下几个基本功能。 (1)文档包含一个待检测文档和一个或多个库文档，均事先存储在硬盘上。所有文档均为txt格式，300单词以上。 (2）以句子为单位，对待检测文档进行相似性分析。可采用的相似性判定规则包括:A、如果某句子与库文档中的某个句子有连续x个单词相同; B、如果某句子与库文档中的某个句子有多
word2vec相关基础知识、下载安装參考前文：word2vec词向量中文文本相似度计算文件夹：
word2vec使用说明及源代码介绍1.下载地址2.中文语料3.參数介绍4.计算相似词语5.三个词预測语义语法关系6.关键词聚类1、下载地址官网C语言下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/执行 make 编译word2vec工具：Makefile的
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2024-01-17 23:04:48
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前面介绍过了word2vec的原理以及生成词向量神经网络模型的常见方法，word2vec基于分布假说理论可以很好的提取词语的语义信息，因此，利用word2vec技术计算词语间的相似度有非常好的效果。同样word2vec技术也用于计算句子或者其他长文本间的相似度，其一般做法是对文本进行分词后，提取其关键词，用词向量表示这些关键词，接着对关键词向量相加求平均或者将其拼接，最后利用词向量计算文本间的相似
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2024-06-10 10:20:46
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初学NLP，尝试word2vec模型第一次学这种，查阅了很多的博客，克服了些些问题，记录一下第一次探索的历程和相关代码，文中借鉴多篇优秀的文章，连接会在文章中给出。1.实验样本在我最开始寻找实验头绪的时候，了解做这个需要实验样本，但是大部分博主没有提供他的实验样本，所以我在网络上下载了《倚天屠龙记》的文本。 在下面这篇博客中我了解到可以运用文本进行分割自己生成词的实验样本，以及如何运用jieba的
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2024-07-08 20:14:33
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在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路，下面就来看看其中的奥妙吧！相似度相似度有很多种，每一种适合的场景都不太一样。比如：欧氏距离，在几何中最简单的计算方法夹角余弦，通过方向计算相似度，通常在用户对商品评分、NLP等场景使用杰卡德距离，在不考虑每一样的具体值时使用皮尔森系数，与夹角余弦类似，但是可以去中心化。比如评分时，有人倾向于打高分，有人倾向于打低分，他们
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2024-06-20 05:48:06
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文章目录一、简介二、两种模型1、CBOW2、Skip-Gram三、Trick1、hierarchical softmax2、negative sampling四、比较五、最佳实践 一、简介Word2Vec并非指一个模型，而是2013年Google开源的一个获取词向量的工具包，由于简单高效，大大降低了词向量在工业界的应用门槛。我们先来看下Word2Vec能够取得的效果：相似词：通过向量间距离的远近
1.Doc2vec模型介绍Doc2Vec模型基于Word2vec模型，并在其基础上增加了一个段落向量。 以Doc2Vec的C-BOW方法为例。算法的主要思想在以下两个方面：训练过程中新增了paragraph id，即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id和普通的word一样，也是先映射成一个向量，即paragraph vector。paragraph vector与word
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2024-04-12 13:31:29
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最近课题需要，整理一下文档相似性的一些研究，主要是参考知乎上面的回答和52nlp的相关文章。以备后期综述使用。具体还需要好好细读链接。主要思路01/one hot representation，BOW+tf-idf+LSI/LDA体系.docsim方法：gensim包，使用corpora.Dictionary(text)，把所有单词取一个set(),并对set中每一个单词分配一个id号的map，d
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2024-06-29 23:51:14
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python中常用的分析文档、计算词语相似度的包 —— Word2Vec函数；该函数在gensim.models.Word2Vec包内。分析文本和计算相似度有几个步骤：导入需要用到的库：# 导入第三包
import jieba
import pandas as pd
import gensim
from collections import Counter
import csv
import ti
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2024-02-09 11:59:03
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本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程。文章比較基础，希望对你有所帮助！
官网C语言下载地址：
http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
官网Python下载地址：
http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
1.简介 參考：《Word2vec的核心架构及
Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动
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2024-06-13 09:24:40
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#-*- coding: utf8 -*-
# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance
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2024-08-11 10:22:11
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之前汇报时看到过词嵌入这部分，这里把自己看到过的总结在这里，尽可能写的全一点。 word2vec( 把词映射为实数域向量的技术也叫做词嵌入（word embedding）)由来 为什么要引入word2vec：之前都是用one-hot编码表示结点信息，当然也可以用one-hot来表示词。虽然one-hot词向量构造起来很容易，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
