今天要更新的是Embedding Similarity，这个评价指标呢，是通过嵌入向量来计算相似度的一种方式，我们一起来学习下。 欢迎关注知乎： 世界是我改变的知乎上的原文链接一. Embedding Similarity介绍1. 原理介绍及公式 Embedding Similarity，顾名思义就是通过嵌入向量来计算相似度，这个评价指标在网上的资料比较少，我今天来总结一哈。相似度度量（
MySimHash：import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.safety.Whi
文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离（Edit Distance）1.2 最长公共子串、最长公共子序列（Long Common Subsequence，LCS）1.3 句向量表示（Word Averaging Model，WAM）1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson
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2024-04-26 14:57:21
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# LDA 相似度分析介绍
Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种生成模型，广泛用于主题建模。在文本数据中，LDA 可以帮助我们挖掘潜在主题，进而计算文档之间的相似度。本文将介绍如何使用 Python 实现 LDA 相似度分析，提供代码示例，并附上甘特图和序列图以便更好地理解整个过程。
## LDA 模型概述
LDA 通过假设文档是由多个主题构成的，每个主题是
第三次实验报告程序语言：python 姓名： unicorn 学号： 12345678910 日期：2023/4/8一、 问题重述 给定两个程序，如何判断他们的相似性？二、 问题分析 先假设程序为C语言，不然题目太简洁了无从下手。C语言是比较基础的语言，我对C语言也比较了解，方便操作。然后还要假设比较的两个代码都是正确的，如果出现语法错误就没有规律可循了。 接着就是对源代码的预处理，要让文
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2023-11-03 10:41:41
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向量空间模型VSM：VSM的介绍：一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子：比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，或许所含
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2024-06-22 18:28:43
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许多机器学习算法（如后面将要提到的LDA）涉及的数学知识太多，前前后后一大堆，理解起来不是那么容易。 面对复杂的机器学习模型，尤其是涉及大量数学知识的模型，我们往往要花费大量的时间和精力去推导数学算法（公式），如果过分沉湎于此会忽略了很多背后也许更重要的东西，正所谓
1 余弦相似度余弦相似度是通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来度量他们之间的一个相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大于1,最小值是-1,从而两个向量之间角度的余弦值确定了两个向量是否指向同一个方向.两个向量的指向相同时,余弦相似度为1,当两个向量的夹角是90度时,余弦相似度的值为0,两个向量的指向完全相反时,余弦相似度的值为-1.*这个结果与向量的长度无关,仅仅与向
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2024-01-21 05:52:36
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在我日常的技术探索中，如何利用 Python 实现 LDA（潜在狄利克雷分配）模型来计算文本相似度的问题引起了我的兴趣。LDA 是一种无监督的概率模型，经常应用于主题建模与文档聚类中。通过计算文本之间的相似度，我们能够发现潜在的主题关系，对文本进行高效的分类和分析。
## 背景描述
在实际应用中，当我们处理大量文本文档时，如何快速而准确地判断文档之间的相似度成为一项重要而又复杂的任务。LDA
写作背景标签在互联网行业有大量的应用，给博客打标签，给商品打标签，给新闻打标签。通常每篇文章会打上多个标签，好的标签系统给后期的数据分析可以带来巨大的利处。最近想做一个基于内容的新闻简单推荐系统，其中的一个推荐权重就是两篇新闻标签的相似度，由于没什么数据挖掘和机器学习经验，自己一直在摸索，感觉自己还没有入门，先记录下来，慢慢学习。应用案例比较现在有两篇文章 文章1：广州车展实拍东风悦达起亚K2两厢
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2024-07-03 12:47:17
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关于使用tf-idf进行文本相似度的计算，个人觉得这两篇文章讲解的很好：，，大家可以去看一看。我在这里说一些自己在学习文本相似度的计算的过程中的一些感悟，以及一些自己的理解。如有不当之处，请予指正。首先应该明确，文本相似度计算就是将两个个体的特征向量化，然后通过余弦公式计算两者之间的相似性即可。（当然除了使用余弦相似度的方法，也可以用欧拉距离或者jaccard系数的方法来计算文本相似度，具体方法此
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2024-04-21 19:59:23
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常见的机器学习&数据挖掘知识点Basis(基础)：SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和)SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和)SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和)MSE(Mean Squared Error, 均方误差)RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差)RRSE(Roo
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2024-02-28 22:55:34
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前言 在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。欧几里
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2024-03-11 11:20:48
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# 使用LDA和Python计算文档主题相似度的入门指南
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，主题模型是一种常用技术，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种流行的主题模型。本文将指导你如何使用Python实现LDA并计算文档主题的相似度。我们将通过明确的步骤和示例代码来展示整个流程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现LDA和计算文档主题相似度的主要步
原创
2024-09-08 05:32:27
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# 如何实现“平均相对误差”Python
## 概述
在数据分析中，“平均相对误差”（Mean Absolute Percentage Error，简称MAPE）是一种常用的衡量预测精度的指标。它可以帮助我们评估预测值和实际值之间的偏差程度，是一个重要的评估指标。在Python中，我们可以使用简单的代码来计算MAPE。
## 流程图
```mermaid
journey
title M
原创
2024-04-07 03:27:11
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## Python 平均相对误差实现流程
为了帮助小白开发者实现 Python 平均相对误差，我们将按照以下流程进行：
```mermaid
flowchart TD
A[获取输入数据] --> B[计算绝对误差]
B --> C[计算相对误差]
C --> D[求和相对误差]
D --> E[求平均相对误差]
E --> F[输出结果]
```
##
原创
2023-08-26 14:55:03
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目录文本表示模型主题模型LSApLSALDA 文本表示模型文本表示模型可分为以下几种：基于one-hot, tf-idf, textrank等的bag-of-words；基于计数的，主题模型，如LSA, pLSA, LDA基于预测的，静态词嵌入，如Word2Vec, FastText, Glove基于大规模预训练的，动态词嵌入，如BERT, ELMo, GPT, T5本文讲解第二种“主题模型”。
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2024-03-26 14:59:42
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gensim是一个python的主题模型工具包，可以用来计算文本相似度。 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。 2、主要使用的算法是tf-idf &nb
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2024-05-23 17:11:47
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# Python LDA 实现中文文本相似度
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用 Python 中的 LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型来实现中文文本的相似度计算。LDA 是一种无监督学习算法，常用于主题建模和文本分类等任务。
## 2. 实现步骤
下面是实现中文文本相似度的步骤，我们将逐一进行介绍。
### 步骤1：数据预处理
在这一步中，我
原创
2023-08-01 05:30:53
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# Redis Client 平均响应时间
Redis是一种流行的开源内存存储系统，它被广泛用于构建高性能、可扩展的应用程序。作为一个客户端，与Redis进行交互的过程中，我们关注的一个关键指标就是平均响应时间。本文将介绍Redis Client平均响应时间的概念和计算方法，并通过代码示例演示如何监控和优化Redis Client的性能。
## 什么是平均响应时间？
平均响应时间是指Redi
原创
2024-01-21 10:40:00
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