1词袋模型from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim import similarities
#from corpora.corpus import Corpus
# 1 分词
# 1.1 历史比较文档的分词
all_location_list = []
for doc in location_list:
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2024-06-17 16:29:48
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本篇博客主要是针对于199801的语料库，进行两两文章之间相似度的计算，最后输出文档相似度的三角矩阵。文档相似度计算，用到的相似度算法有很多选择，相似度余弦可以说是最常用的算法之一。下面我用到的就是相似度余弦。对于原始语料库的相似度计算，主要分为以下几个步骤：1、数据清洗：语料库是分好词的了，所以不需要进行分词处理，只需要去除其中的词性标注信息、特殊符号和停用词等等。2、建立索引：包括每篇文档索引
原创
2013-08-08 00:50:33
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# 如何使用PaddleNLP实现文档相似度
在NLP（自然语言处理）领域，文档相似度是一个常见而重要的任务，特别是在信息检索和推荐系统中。使用PaddleNLP，我们可以方便地实现文档相似度的计算。本文将逐步指导你如何使用PaddleNLP来实现这一任务。
## 流程概述
下面是实现文档相似度的主要步骤：
| 步骤 | 操作说明
原创
2024-09-06 03:35:00
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6.文档相似度分析将尝试分析文档之间的相似度指出。到目前为止，相比已经知道了文档的定义是可以由句子或文本段落组成的文本体。为了分析文档相似度，将使用 utils 模块的 build_feature_matrix() 函数从文档中提取特征。将使用文档的 TF-IDF 相似度对文档进行向量化，在之前的分类文本文档和归纳整个文档时曾使用过该方法。有了各种文档的向量表示之后，将使用几个距离或相似度度量来计
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2024-01-22 15:05:51
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在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py
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2023-07-20 11:15:52
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最近帮很多本科毕业生做文本数据分析，经常遇到的一个需求是计算文档相似度。思路：抽取语料（所有文档）中的词语，构建词典（词语与数字对应起来）。根据构建的词典对每个文档进行重新编码（将文档转化为向量）。使用余弦计算相似度下面的corpus是我在知乎live随便找到的几个评论，拿来当做测试的例子。好像数据不怎么好玩，大家跟着一起凑合凑合吧。corpus=['老师讲的很好很全面干货很多','讲述的很好干货
原创
2021-01-03 22:13:09
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利用直方图原理实现图像内容相似度比较 ，作为笔记记录在随笔中。 public class PhotoDigest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
float percent = compare(getData("/Users/sun/Downloads
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2023-06-13 20:38:03
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一、Dice相似系数Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient, DSC) ：是一种集合相似度度量指标，通常用来计算两个样本的相似度。公式为：2 * |X ∩ Y| / (|X| + |Y|)，其中 X 和 Y 是两个集合，|X| 表示集合 X 中的元素个数，∩表示两个集合的交集，即两个集合中共有的元素。 &nbs
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2023-10-18 17:25:23
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python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类数据读取定义不同轨迹间的距离计算距离矩阵k-means聚类 这里分享一些轨迹聚类的基本方法，涉及轨迹距离的定义、kmeans聚类应用。 需要使用的python库如下import pandas as pd
import numpy as np
import random
import os
import matplotlib.pyplot as
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2024-02-17 09:18:20
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这是文本离散表示的第二篇实战文章，要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram，求几篇文档的TF-IDF矩阵，然后提取出各篇文档的关键词，并计算各篇文档之间的余弦距离，分析其相似度。TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章：用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.
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2024-08-23 18:29:50
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上文提到文档排序函数是TR的核心。文档排序函数的实现有几种思路，其中一种是基于相似度的模型。这种模型具体是用空间向量模型(Vector Space Model)实现。这篇文章就介绍VSM。VSM概念什么是VSM VSM定义了两点。 第一，用词向量(term vector)来表示查询语句、表示文档。英文中的term vector，我们翻译为词向量。但是这里的“词”并不是指汉语中的一个词，具体含义
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2023-11-27 23:04:25
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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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文档相似性设计预言预言实现思路实际项目实际方案 预言当下较常用的相似度计算大致分为两类：一、主题模型： 代表方式： LSA/LSI、NMF、LDA、word2vec等。 描述：这类算法可算作最简单的机器学习，对于基础文档进行主题过滤，计算出主题和词语、主题和文档的关联性，对于文档中语义的判定提供支持。二、特征向量+距离算法 代表方式：simhash+汉明距离、余弦相似性、Jaccard相似性系数
# Python 相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python相似度计算。在本文中，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
下面是实现Python相似度计算的流程，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 数据
原创
2023-07-21 12:45:39
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经过前三篇博客的介绍，关于文档相似度的分析已经基本结束了，下面做下总结。 此处给出一个完整的相似项发现方法： 首先找出可能的候选对相似文档集合，然后基于该集合发现真正的相似文档。必须强调的是，这种方法可能会产生伪反例，即某些相似文档对由于没有进入候选对所以最终没有被识别出来。同样，该方法也可能产
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2024-05-29 00:05:22
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<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<optional>true</optional>
<scope>
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2024-04-15 13:11:31
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目录方法总论1. 基于点匹配的方法2. 基于形状的方法方法总论衡量两条曲线与的相似度，从传统特征工程的角度来讲，思路无外乎是设计不同的特征空间，将曲线映射到特征空间里面再进行相似度的对比，这种相似度的对比实际上就是在特征空间里面的欧式距离了。目前而言，常用的设计思路主要是出于两个方面设计，一个是从曲线上的点出发，一个是基于曲线上的某种特定形状。基于点匹配的方法这里面常用的是 时间翘曲函数(DTW)
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2023-10-07 15:51:52
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此示例说明如何测量信号的相似性。它将帮助回答诸如以下的问题：如何比较具有不同长度或不同采样率的信号？如何在测量中发现存在信号还是只存在噪声？两个信号是否相关？如何测量两个信号之间的延迟（以及如何对齐它们）？如何比较两个信号的频率成分？也可以在信号的不同段中寻找相似性以确定信号是否为周期性信号。 
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2023-12-21 17:54:42
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一、结构相似性（structural similarity） 自然图像具有极高的结构性，表现在图像的像素间存在着很强的相关性，尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统（HSV）主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。&nbs
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2023-12-01 16:26:14
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锐腾君又来啦，这周双更是不是很意外很惊喜呀？锐腾君的闲话群已经创好了，以及锐腾君的个人专栏也创好了。（文末有小彩蛋不要错过哦） 锐腾君的数学杂谈zhuanlan.zhihu.com
引言：锐腾君一贯的作风是尽量地在初等范围内解释地通俗。但是有些地方好像不得不绕出来一下。于是本文的部分内容可能涉及到一些超出高中范围的知识以及一些锐腾君以前提到过得知识。我们默认读者已
