模板匹配最近准备把学过的一些知识整理写成博客，加深印象。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。普通的模板匹配方法属于暴力搜索法，通过将模板图像不断在搜索图上移动，计
文章目录前言一、理论知识1.分词2.列出所有的词3.计算词频4.写出词频向量5.计算相似度二、java开发样例1.pom.xml2.相似度计算代码结尾 前言计算文章/字符串的相似度有多种算法，本文将采用java+jieba/hanlp分词进行余弦相似性计算。一、理论知识余弦距离，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，就表明夹角越接
NLP文本相似度1、前言2、余弦相似度2.1 原理2.2 计算步骤2.33、TF-IDF4、 1、前言NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本分析也是数据挖掘的重要手段，利用文本分析，我们将很快的读取到一本书、一篇文章、一段话中的关键词和核心思想，而文本相似度就是我们用来剔除无用信息或者重复信息的重要手段。要让计算机去找文本中的不同。我
邻近性的度量 - 距离、相似度简单匹配系数Jaccard 系数广义 Jaccard 系数距离余弦相似度皮尔森系数Bregman 散度选择正确的度量指标 邻近性度量的应用非常广泛，例如在推荐算法的协同过滤中可以用来衡量物品之间或用户之间的相似性，从而做推荐；又例如在做特征工程，衡量特征之间的相关性，从而筛选特征。那么接下来就讲一下特征性度量的指标。简单匹配系数简单匹配系数（Simple Match
在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py
基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE1.0 为基础训练效果优异的语义匹配模型，来判断 2 个文本语义是否相同。一、 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本的相，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例
任务描述 问句匹配是自然语言处理的最基本任务之一，是自动问答，聊天机器人，信息检索，机器翻译等各种自然语言处理任务基础。问句匹配的主要目的是判断两个问句之间的语义是否等价。判别标准主要根据主句（即提问者）所蕴含的意图来判断两个语句是否等价，而不直接判断两个语句是否表达相同的语义。因此，其核心是语句的意图匹配。由于来源于真实问答语料库，该任务更加接近于智能医疗助手等自然语言处理任务的实际需
一、简介在工业生产中，经常需要对某个设备或者物体进行缺陷识别，包括物体的变形、破损、损坏等进行识别，但是因为这种情况的发生往往时间周期较长，且形变微妙，难以直接对异常图像进行缺陷识别，因为有人提出了通过与标准图像进行模板匹配并进行相似度对比进行图像设备的变形处理，OpenCV进行图像相似度对比的有以下几种办法,1、直方图方法方法描述：有两幅图像patch(当然也可是整幅图像)，分别计算两幅图像的直
推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
知识图谱与语义相似度的关系
如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！ author:佟学强 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这类群体对
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2023-08-27 21:46:03
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题目描述： 对于两个长度相等的字符串，我们定义其距离为对应位置不同的字符数量，同时我们认为距离越近的字符串越相似。例如，“0123”和“0000”的距离为 3，“0123”和“0213”的距离则为 2，所以与“0000”相比，“0213”和“0123”最相似。 现在给定两个字符串 S1 和 S2，其中 S2 的长度不大于 S1。请在 S1 中寻找一个与 S2 长度相同的子串，使得距离最小。 输
一、实验目的在一般环境中识别出人脸。二、概要本实验所探讨的是一般环境图像中单个正面端正人脸的检测问题。这种条件下的人脸检测的方法主要有模板匹配方法、可变形模板方法等。概括的说，基于模板匹配的方法是在图形灰度上直接比较目标模板和候选图像区域之间的相似性，而基于特征匹配的方法是比较从图像中抽取的一定特征的相似性。本实验主要用到两种模板：双眼模板和不同长宽比的模板。在检测时首先使用双眼模板进行粗筛选，然
文章目录一、绪论二、余弦相似度2.1 余弦相似度定义2.2 计算相似度步骤2.3 举例2.4 改进方式2.5 代码三、TF-IDF计算3.1 TF、IDE、TF-IDF的计算方法3.1.1 词频TF的计算方法3.1.2 反文档频率IDF的计算方法3.1.3 TF-IDF的计算方法3.2 利用TF-IDF计算文章相似度3.3 代码四、基于语义相似度的计算----DSSM4.1 原理4.2 输入层4
写在开始之前：语义即联系。以下部分来自于我在公司内部的分享。一、相关概念在学术上，大致有以下三个概念和文本相似度相关：Semantic Textual Similarity(文本语义相似度)：5分表示非常相似，0分表示非常不相似。Paraphrase Identification(复述判定)：1表示是复述，0表示不是复述。Natural Language Inference(自然语言推断)：C表示
文本相似性计算三个阶段： 1. 字面的匹配相似 2. 词汇的匹配相似 3. 语义的匹配相似一、JaccardSimilarity方法 对文本进行分词，然后对每一个单词分配一个唯一的ID（token），为了计算文本之间的相似性。JaccardSimilarity方法的计算方法是： 两个集合的交集/两个集合的并集二、文本的向量化 文本->向量化为向量->向量空间中的某一个点->求两个
一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度匹配需要对文本做相关的处理。对比研究，在文档中，表示特征的主要是单词，而在实体名词（疾病、手术、药品名称）中，表示特征的是字或者由n-gram切分的元素，当用字表示特征时，文本的语义会丢失，所以我建议用字和n-gram（n>=
大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
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
SUM函数在MySQL中，SUM函数是用于计算数值列的总和的聚合函数。它接受一个数值列作为参数，并返回该列中所有值的总和。以下是一个使用SUM函数的示例：假设我们有一个名为"orders"的表，其中有两个字段："product"和"amount"，用于记录不同产品的订单金额。现在我们希望计算出所有订单的总金额。现在，我们可以使用SUM函数来计算订单金额的总和：SELECT SUM(amount)
