1.余弦相似度import numpy as np
import jieba
#读取停用词
def stopwordslist(filepath):
stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
return stopwords
# 加载停用词
s
先看看官方文档：MinHash for Jaccard DistanceMinHash is an LSH family for Jaccard distance where input features are sets of natural numbers. Jaccard distance of two sets is defined by the cardinality of t
原创
2023-06-02 21:58:45
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为此我们需要一种应对于海量数据场景的去重方案，经过研究发现有种叫 local sensitive hash 局部敏感哈希 的东西，据说这玩意可以把文档降维到hash数字，数字两两计算运算量要小很多。查找很多文档后看到google对于网页去重使用的是simhash，他们每天需要处理的文档在亿级别，大大超过了我们现在文档的水平。既然老大哥也有类似的应用，我们也赶紧尝试下。simhash是由 Chari
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度计算是一个常见的任务。本文将介绍如何使用Python计算文本之间的相似度，涵盖了余弦相似度、Jaccard相似度和编辑距离等方法。1. 余弦相似度余弦相似度是一种衡量两个向量夹角的方法，用于衡量文本的相似度。首先，将文本转换为词频向量，然后计算两个向量之间的余弦值。from sklearn.feature_extraction.text import Cou
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2023-11-02 06:56:29
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问题背景给出N个集合，找到相似的集合对，如何实现呢？直观的方法是比较任意两个集合。那么可以十分精确的找到每一对相似的集合，但是时间复杂度是O(n2)。当N比较小时，比如K级，此算法可以在接受的时间范围内完成，但是如果N变大时，比B级，甚至P级，那么需要的时间是不能够被接受的。比如N= 1B = 1,000,000,000。一台计算机每秒可以比较1,000,000,000对集合是否相等。那么大概需要
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2023-06-02 21:58:53
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文章目录1. 余弦相似度2. TF-IDF模型2.1 词频TF的计算方法2.2 反文档频率IDF的计算方法2.3 TF-IDF的计算方法3. 基于语义相似度的计算 —— DSSM4. LSI/LSA模型5. LDA模型6. 编辑距离计算7. 杰卡德系数计算8. Word2Vec计算9. BM25 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
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2023-08-04 14:19:10
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步骤分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的，所有词放
2.基于空间向量的余弦算法2.1算法步骤预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。2.2步骤简介2.2.1预处理预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词的开源代码有：ICTCLAS。然后按照停用词表中的词语将语料中对文本内容识别意义不大但出现频率很高的词、符号、标点及乱码等去掉。如“这，的，和，会，为”等词几乎出现在任何一篇中文文本中，但是它们对这个文本所表达的意思几乎没有任何贡献
# 使用Python Sentence-Transformers检索语义相似文本
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## 1. 介绍
在自然语言处理（NLP）领域，文本语义相似性是一个重要的任务。通过衡量两个句子之间的相似性，我们可以实现文本分类、问答系统、信息检索等多种应用。
本文将指导你如何使用Python Sentence-Transformers库来实现语义相似文本的检索。我们将介绍整个流程，并提供每一步所
原创
2023-08-21 11:10:57
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simhash子妹篇～～
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2021-07-26 16:46:38
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#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/11/12 15:44 """ 我们再写一遍这个算法； """ from icecream import ic import jieba import jieba.analys
原创
2022-06-16 09:02:40
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# Java 文本相似度算法实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用 Java 编程语言实现文本相似度算法。文本相似度算法可以用于比较两个文本之间的相似程度，常用于文本分类、文本匹配、文本聚类等应用场景。我们将按照以下步骤进行实现：
1. 文本预处理
2. 特征提取
3. 相似度计算
## 文本预处理
在进行文本相似度计算之前，我们需要对文本进行预处理。预处理的目的是将文本转换为
原创
2023-08-12 17:50:10
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minHash和LSH算法原理Jaccard相似度判断两个集合是否相等，一般使用称之为Jaccard相似度的算法（后面用Jac(S1,S2)来表示集合S1和S2的Jaccard相似度）。举个列子，集合X = {a,b,c}，Y = {b,c,d}。那么Jac(X,Y) = 2 / 4 = 0.50。也就是说，结合X和Y有50%的元素相同。下面是形式的表述Jaccard相似度公式：Jac(X,Y)
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2013-11-13 09:48:00
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一、TF-IDF算法 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（text mining）的常用加权技术。 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正
文本相似度任务：最*接到文本结构化的任务，经过一番实验发现，可将该任务转化为计算标题检索排序任务，可用文本相似度的方法来做。文本相似度计算可直接根据文本本身计算距离来得到或使用模型将语义向量化后再计算距离得到。一、根据文本本身计算相似度：1）余弦相似度import numpy as np
from collections import Counter
def cos_sim(str1, str
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2023-07-19 16:10:57
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目录1. 前言1.1 开发环境：1.2 初步设想1.3 参考资料2. HanLP2.1 在Java中使用HanLP库2.2 分词函数3. 双文本对比3.1 步骤分解3.2 完整代码 1. 前言最近在做一个基于SSM的Web项目，其中有一项功能是 对相似文本进行合并 ，其中涉及一个文本间相似度计算的问题。在此将实现过程记录下来。1.1 开发环境：名称版本操作系统Win10 X64JDK1.8.0_
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2023-06-19 15:42:57
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相似度计算关键组件相似度计算方法有2个关键组件：表示模型、度量方法。 常见的文本表示模型和相似度度量方法 前者负责将物体表示为计算机可以计算的数值向量，也就是提供特征。后者负责基于前面得到的数值向量计算物体之间的相似度。欧几里得距离、余弦距离、Jacard相似度、最小编辑距离距离的度量方式欧几里得距离 使用python计算欧式距离：
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2023-07-19 16:10:43
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文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。文本相似度常用的计算方法有TF-IDF、LSI、LDA等。1.TF-IDF模型TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种统计方法，用以评估某一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随
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2023-09-04 23:30:38
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一. 背景1. 算法应用短文本, 长文档, 网页以及新闻的相似度, 购物网站的协同过滤推荐算法2. problem找到所有相互距离在s以内的vector pairs, 设我们有n个vector.naive solution takes O(n^2)我们的目标是O(n).今天的例子以document similarity为例子.3. Jaccard distance/similaritysim(C1
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2023-09-06 14:44:15
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