本文是基于文章 From word embedding to document distanceproceedings.mlr.press
1.背景一个好的文档相似度算法对于文档分类，文档推荐十分重要。传统的bag of word(BOW) 或者 TF-IDF。 但是这两个对于文档的嵌入方式又一个共同的问题，那就是没有考虑到近义词的关系。还有其他的一些诸如Latent dirichlet A
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2024-02-04 11:10:38
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引言相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的选择又会有所区别和不同。下面章节会针对不同特点的应用，进行一些常用的相似度计算方法进行介
目录文本相似字面相似编辑距离2、最长公共子序列和最长公共子串SimHash语义相似欧式距离和余弦相似度词移距离（WMD）DSSM拼写纠错相关资料文本相似文本相似：一般是指的，某一文本 doc1与另一文本 doc2的相似程度。
一般可以从两个方面去考察两个文本之间的相似程度：形似（字面相似）和神似（语义相似）。当然这两种相似性也不能够完全割裂开来，只不过可以认为字面相似的文本不一定语义相似，语义相似
余弦计算相似度度量相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。 文本相似度计算的处理流程是: （1）找出两篇文章的关键词； （2）每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频 （3）生成两篇文章各自的词频向量； （4）计算两个向
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2024-02-22 17:44:37
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在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助。 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例，最重要的也最难解决的问题是语义相似度，这里主要体现在两个方面：召
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2024-06-08 13:42:00
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1.Introduction1.1 Word Similarity 在文本分类、信息检索、问答等众多自然语言处理任务中均会涉及相似度的计算，尤其对于文本检索类问题，该需求更为突出。自然语言处理中有关相似度计算任务按照单元大小可以分为词相似度计算，句子相似度计算以及文本相似度计算。其中词相似度计算方法主要包括基于语料库、基于知识库以及基于字符串相似度的方法，如下所示： Fig1.
本节内容：分词拼写纠错停用词过滤词的标准化 智能客服根据问题相似度去回答正则 适合没数据的时候使用计算字符串的相似度基于搜索的问答系统知识库中存储着问题和答案，根据相似度搜索最相似的问题，返回其答案 输入句子分词预处理拼写纠错Lemmatisation（词性还原）/ Stemming（词干提取）停用词过滤同义词文本表示文本转为向量形式boolean vectorco
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2024-07-02 22:53:40
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Task08 word2vec；词嵌入进阶；文本分类 学习笔记word2vec词嵌入基础 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长
## Java词的相似度计算流程
在本文中，将介绍如何使用Java计算两个词之间的相似度。我们将使用WordNet这个开源的词典库，该库提供了丰富的词汇和词义信息。相似度计算的基本思想是通过计算两个词的概念之间的相似度来衡量它们之间的相似程度。
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 加载WordNet词典 |
| 步骤2 | 获取两个词的概念 |
原创
2023-08-20 06:23:00
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
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2024-05-05 10:33:17
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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
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2024-04-26 08:56:39
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目录一、什么是LCS子序列最长公共子序列二、LCS的应用场景三、LCS的查找方法1. 动态规划法计算LCS的长度和两字符串的相似度2. 回溯算法查找LCS四、代码实现 一、什么是LCS子序列子序列:一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence）：两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为
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2023-08-02 09:11:28
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Traceback (most recent call last): n() File "D:/dev_src/python/image_classifiy/text/similarity.py", line 16, in r
原创
2023-07-10 20:40:37
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# NLPCDA计算词向量相似度的科普文章
## 引言
在自然语言处理(NLP)的领域，词向量是一个重要的概念，它通过将单词转换为向量，使机器能够理解和操作语言数据。最近，随着深度学习的发展，词向量的计算和应用变得越来越普遍。在这一领域中，像NLPCDA这样的工具，可以帮助我们有效地计算词向量之间的相似度。本文将介绍如何使用NLPCDA计算词向量相似度，并给出相应的代码示例。
## 什么是词
学习目标目标 了解词嵌入的优势 掌握词嵌入的训练gensim库的使用
原创
2022-05-09 15:47:12
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1. 什么是词嵌入(Word Embedding)⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（word embedding）。**近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类
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2024-06-21 07:45:36
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# 如何实现“python两个词的相似度”
## 摘要
在自然语言处理领域，计算两个词的相似度是一个重要的任务。本文将介绍如何使用Python实现两个词的相似度计算，旨在帮助刚入行的小白快速学习这一技能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start(开始) --> Step1(导入必要的库);
Step1 --> Step2(加载预训练的词向量模
原创
2024-07-11 06:19:37
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目录背景为什么只用ES相似度匹配不行解决同一意图不同表达的问题 “粗筛”+“精选”的意图匹配方案另外一种思路：背景在对话系统领域，检索式对话系统一直是工业界的偏爱。而如何“检索”，或者说如何对用户query(输入的问题)进行意图匹配，则是能否做好检索式对话系统的关键所在。 为什么只用ES相似度匹配不行 “深圳的市花是什么”&“鹏城的市花是啥” ，这两句话我们明
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2024-03-18 11:30:46
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一、基础知识计算机没有人类的先验知识，如何理解文字，如何让实现文本分类，必须找到一套方法或方式对这些我们人类造成的词去表达和表式。一是从大量的预料中，拿到一些可以对它的含义表达的一些表达方式，二是文本是标记性的语言没办法去做机器学习，转成计算机可以理解的数值型的向量。词编码---> N-gram, TFIDF--->word2vecNlp常见问题：自动摘要、指代消解、机器翻译、词性标注
# 关键词匹配 相似度 java
在编程中，关键词匹配和相似度计算是非常重要的技术，可以帮助我们进行文本搜索、推荐系统、自然语言处理等方面的应用。在Java语言中，我们可以利用一些库和算法来实现关键词匹配和相似度计算。本文将介绍如何在Java中实现这些功能，并给出代码示例。
## 关键词匹配
关键词匹配是指在一段文本中查找指定的关键词是否存在的过程。在Java中，我们可以使用正则表达式来实现
原创
2024-06-04 03:49:55
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