深度文本匹配方法近期在看有关于相似文本检索的论文，但是发现这个方向模型和论文太多，为了方便自己看，简单做了个整理。匹配方法可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型（基于表示）基于单语义文档表达的深度学习模型主要思路是，首先将单个文本先表达成一个稠密向量（分布式表达），然后直接计算两个向量间的相似度作为文本间的匹配度。基于多语义文档表达的深度学习模型（基于交互）基于多语义的文档表达的深度学习模
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2023-07-06 15:11:32
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文本匹配工具RuleFinder 文本匹配工具是一个用于快速编写匹配规则，提取文本的工具。 源码地址： https://github.com/xmxoxo/RuleFinder当前版本号：0.1.12update: 2020/6/12本工具包括：类库，规则编辑器，批量提取器。RuleLib.py 类库，可自行引用到项目中使用；
RuleEditor.py 规则编辑器，基于flask的WEB应用，
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2023-11-26 11:11:03
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文本匹配是NLP中的重要基础任务，宽泛的讲，任何评判两句话之间关系的问题都可视为文本匹配问题。其应用领域包括但不限于：（1）句子相似度（sentence similarity）/句子复述（paraphrase identification）判断两段文本是否为含义相同，这是一个典型的二分类问题（2）然语言推理（Natural Language Inference）/文本蕴含识别（Textual En
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2023-12-14 01:49:13
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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简介本文是对论文BiMPM：BilateralMulti-PerspectiveMatchingforNaturalLanguageSentences的解读。该模型主要用于做文本匹配，即计算文本相似度。文本匹配是NLP领域较为常见的技术
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2023-09-15 21:52:42
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文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文
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2023-12-29 18:53:51
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一、任务概述文本匹配任务，是NLP四大任务之一，主要指的是针对两个句子语义相关性，落地应用场景很广泛，对话系统，搜广推、QA问答系统等等。例如在QA问答系统中，举一个很常见的做法，用户假设说，“苹果电脑怎么下载软件”，后台的数据库有成千上万的query-answer的pair对，我们需要从成千上万的候选中，找出一个最佳的匹配对，给用户反馈answer。此时，我们的语义相似度计算的准确性就显得很重要
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2023-10-17 19:44:23
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文章目录前言Bert句向量表示效果为什么不好？Sentence Bert 原理 前言目前，对于大部分的NLP任务来说，通过对预训练模型进行微调的方式已经取得了很好的效果，但对于某些特定的场景，我们常常需要的是文本的表示，比如文本聚类，文本匹配（搜索场景）等等； 对于文本匹配任务，在计算语义相似度时，Bert模型需要将两个句子同时进入模型，进行信息交互。场景一：假如有10000个句子，找出最相似的
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2024-03-06 06:47:44
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来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文ACL2020-tBERT[1]，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。第二点这个特定领域发现还挺有意思的，感兴趣的可以在自己数据集做个试验扩展。1. 架构图先看架构图： tbert架构图
模
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2024-01-17 09:29:01
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文本匹配语义解析:有用吗?一． 定义&背景一些定义
1.1研究两段文本之间关系的问题都可以看做是文本匹配；
1.2当使用文本语义监督训练时，就是 语义相似性匹配问题。 如果使用 行为标签去监督训练，就成了行为相关性匹配问题。
1.3 语义相关性，比如搜索，查询词和文档如果关键字不一样，但两者是多词一义，则模型不理解语义，做语义上的匹配解决不了问题。 在推荐中，商品可以由一个向量来刻画，用
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2023-11-13 20:58:56
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在正则表达式中，匹配是最最基本的操作。使用正则表达式，换种说法就是“用正则表达式去匹配文本”。但这只是广义的“匹配”，细说起来，广义的“匹配”又可以分为两类：提取和验证。所以，本篇文章就来专门讲讲提取和验证。提取提取可以理解为“用正则表达式遍历整个字符串，找出能够匹配的文本”，它主要用来提取需要的数据，常见的任务有：找出文本中的电子邮件地址，找出HTML代码中的图片地址、超链接地址……提取数据时，
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2024-04-15 20:33:54
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传统的文本匹配技术有BoW、VSM、TF-IDF、 BM25、Jaccord、SimHash等算法1、TF-IDF算法介绍 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘
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2023-10-15 23:03:26
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一、简介文本信息可以说是迄今为止最主要的一种信息交换手段，而作为文本处理中的一个重要领域——字符串匹配，就是我们今天要说的话题。（原文还特意提及文本数据数量每18个月翻一番，以此论证算法必须要是高效的。不过我注意到摩尔定律也是18个月翻番，这正说明数据的增长是紧紧跟随处理速度的，因此越是使用高效的算法，将来待处理的数据就会越多。这也提示屏幕前的各位，代码不要写得太快了……） 字符串匹配指
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2024-04-14 11:40:54
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文本匹配模型汇总1 DSSMDSSM是2013年提出来的模型主要应用场景为query与doc的匹配，在这之前，用的更多的还是一些传统的机器学习算法，例如LSA，BM25等。DSSM也算是深度学习在文本匹配领域中的一个先驱者，接下来我们会先从其结构开始讲起，并简单介绍下其变体。1.1 模型 Term Vector是文本转向量后的值，论文中作者采用的是bag-of-words即词袋模型。然后是Word
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2023-12-24 10:07:57
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# jQuery匹配文本
jQuery是一个流行的JavaScript库，广泛用于网站开发中。它简化了HTML文档的遍历、事件处理、动画和AJAX操作等功能。在jQuery中，匹配文本是一种常见的操作，可以用来选择具有特定文本内容的元素。本文将介绍如何使用jQuery来匹配文本，并给出代码示例。
## 匹配文本的基本语法
在jQuery中，使用 `:contains()` 选择器来匹配包含指
原创
2024-04-04 04:01:15
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概述本篇博文是智能问答系列的第一篇，纠结半天不知道从何开始，又因文本匹配技术是QA中最核心的技术之一，于是从此开始。 在NLP中，文本匹配技术在各个应用系统中起核心支撑的作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术。文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中的召回、排序环节，通常面临的是如下任
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2023-09-18 12:43:12
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这里主要实现的是基于表征文本匹配和基于交互的文本匹配模型。 同时也对比了各个模型在wikiQA上的运行结果。1. 基于表征的文本匹配模型1.1 DSSM 模型1. 简介DSSM 模型是2013提出的 最早的基于表征的文本匹配方法，整体流程比较简单：首先基于bag-of-words得到文本的向量表征，再基于word-hashing方法进行降维，接着就是MLP，得到最终128维的文本embedding
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2024-03-18 07:54:51
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# MongoDB 文本匹配的基础
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活性和扩展性受到开发者的青睐。在许多应用场景中，文本匹配是至关重要的功能，例如搜索引擎、内容管理系统等。本文将探讨 MongoDB 中的文本匹配功能，帮助你理解如何在 MongoDB 中有效地进行文本查询。
## 文本索引
MongoDB 提供了一个强大的文本索引功能，允许在字符串字段中搜索单词或
参考文章：July 的从头到尾彻底理解KMP字符串模式匹配：在一个文本（长字符串）中找出一个或多个指定的字符串（Pattern），并返回其位置。
下面介绍几种字符串模式匹配算法：Brute-Force算法、KMP算法、BM算法、Sunday算法文本字符串S，索引 i ，模式字符串P，索引 j字符串匹配算法之BF算法： 基本思路：假设文本串S比较到i位置，模式串P
# 使用 SnowNLP 进行文本匹配的教程
在文本处理和自然语言处理的领域，文本匹配是一个常见的问题。大家可以通过使用轻量级的库，如 SnowNLP，来实现这项功能。本文将指导你如何使用 SnowNLP 来完成文本匹配的任务。
## 一、整体流程
我们可以通过以下步骤来实现文本匹配：
| 步骤 | 描述 |
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写在前面本文是对一些文本匹配的核心函数做一个梳理(正好前段时间一直在搞检索问答相关的实验，核心之一在于如何构建匹配函数得到二维匹配矩阵)，内容包含Attention Pooling模型、Decomposable Attention模型、SUBMULT+NN模型、BiMPM模型、ESIM模型。这些函数有的仅仅用于问答，有的用于自然语言推理(NLI)，发展还是很有规律的。另外，本文只涉及
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2024-03-11 18:15:41
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