知道原理的同学这部分可以略过直接看实践部分什么是TD-IDF？构造文档模型我们这里使用空间向量模型来数据化文档内容：向量空间模型中将文档表达为一个矢量。用特征向量（T1，W1；T2，W2；T3， W3；…；Tn，Wn）表示文档。Ti是词条项，Wi是Ti在文档中的重要程度， 即将文档看作是由一组相互独立的词条组构成，把T1，T2 …，Tn看成一个n 维坐标系中的坐标轴，对于每一词条，根据其重要程度赋
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
# 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
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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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
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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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（
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
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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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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文章图文并茂，我就不转载了！！！LSI-Latent Semantic Indexing.浅语义分析针对缺点1，LSI（1...
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2014-08-10 14:23:00
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数学知识Gamma 函数和分布（MLAPP 2.4.5）Beta 函数和分布（MLAPP 2.5.4）Beta-Binomial (MLAPP 3.3)Dirichlet-Multinomial (MLAPP 3.4)学习概率图模型的Inference问题。主要的算法分为exact inference和approximate inference两类。尽管LDA是最简单的Topic Model， 但
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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# 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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# 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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1、用途： 判断两个文档的关联程度使用的方法是查看两个文档中出现相同的单词的个数，就如TF-IDF，这种方法未能够找到隐藏到文本后面的主题关联（或者语义关联），可能两个文档包含的相同的单词不多，但是他们表达的主题却是一样或者相似的。正如：“乔布斯离我们而去了。”和“苹果价格会不会降”一样。 到底什么是主题模型。一个主题，可以简单的认
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2024-05-11 11:02:26
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在自然语言处理（NLP）领域，生成相似文本是一个非常重要的任务，它可以用于自动文本生成、改写、翻译及其他多种应用。本文将详细介绍如何解决生成相似文本的相关问题，从环境准备到扩展应用，涵盖所有关键环节。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的软硬件要求得以满足。这是实现生成相似文本 NLP 的基础。
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
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使用LDA主题分析方法，分析短文本，计算文本相似度。
系列之一，综述帖。
目标：针对给定输入文本与文本库，计算得出文本库中与输入文本最相似的文本 对于人类，两句话的相似性一般都从语义上进行考虑，大白话说就是”这两句话说的是同一件事儿/同一个意思“。相似的句子可能会有相似的语法。对于当前的计算机来说，已经用标点符号等区分开了句子与句子，但如何理解
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2024-04-21 15:32:06
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