文本相似度的计算广泛的运用在信息检索，搜索引擎, 文档复制等处： 因此在各种不同的情况与任务中，有不同的文本相似度计算。方法1 编辑距离 编辑距离又称Levenshtein距离，是指将一个字符串转为另一个字符串所需的字符编辑次数，包括以下三种操作： 插入 - 在任意位置插入一个字符 删除 - 将任意一个字符删除 替换 - 将任意一个字符替换为另一个字符 编辑距离可以用来计算两个字符串的相似度，它的
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2023-11-19 14:00:22
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如何设计一个比较两篇文章相似性的算法？假如我们想得到更多的局部信息，如相似片段、相似百分比，那又该如何去做？任何idea都可以分享 如果是话题是否相似，一般是关键词匹配的方法想了一种基于统计模型的算法，不知道实际效果如何：首先收集足够多的样本，分词，统计各个词的频度（文章中出现次数 / 总词数），然后计算每个词的平均频度（频度和 / 文章数）和频度方差（(频度 - 平均值) ^ 2 /
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2024-03-14 17:20:28
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一 KNN Search介绍 Elasticsearch 使用HNSW 算法来支持高效的 kNN 搜索。与大多数 kNN算法一样，HNSW是一种近似方法，它牺牲了结果准确性以提高搜索速度。 ES8.x
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2024-03-14 07:06:46
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文本在线查重（Online Copy Detection）的实现1 概述1.1 需求给定一段文本，需要返回其和网络开放性数据相比的整体重复率以及具体的重复情况（具体重复的句子/字符串以及重复程度）。1.2 问题分析该问题属于copy-detection领域。由于需要给出查询文本具体重复的句子/字符串以及相应的重复程度，所以我们需要对查询文本进行合理的切分，并需要一一计算出切分后得到的字符串与在线开
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2024-06-03 12:41:10
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相关度评分背后的理论Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档，并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse document frequency） 和 向量空间模型（vector space mo
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2024-05-16 17:17:46
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C++/JAVA 计算两篇文章的相似度实验介绍及思路问题描述：编写程序，计算任意两篇文章的相似度。基本思路：利用余弦相似度来计算其相似度。完整代码C++ 代码来啰/*
*
* Author : YU.J.P
* Time ; 2022/04/03
* Project : Experment One -- calculate article similarity.
*
*/
//计算两篇文
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2023-08-23 16:01:48
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# Java 中的文章相似度对比
在处理文本数据的过程中，文章相似度的计算是一个重要的任务，例如在搜索引擎、抄袭检测和推荐系统中都有广泛应用。本文将介绍如何在 Java 中实现文章相似度对比，并提供相应的代码示例。
## 文章相似度的基础概念
文章相似度通常使用文本相似度算法进行计算。最常用的几种算法包括：
1. **余弦相似度**：通过计算两个向量的夹角来评估相似度。
2. **Jacc
21. 集成方法有随机森林(random forest)和梯度提升树(gradient boosted decision tree)GBDT随机森林中树的随机化方法有两种：(1)通过选择用于构造树的数据点构造随机森林需要确定用于构造的树的个数为了确保树与树之间的区别，对每棵树的数据进行自助采样从样本数据中有放回的多次抽取(一个样本可能被抽取多次)，抽取创建的新数据集要和原数据集大小相等
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2024-08-04 09:51:52
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package com.etoak.simHash;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.jsoup.Jsoup;
import or
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2024-08-07 09:40:19
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推荐系统推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。推荐系统，它会基于用户行为数据或物品数据，通过一定的算法，为用户推荐符合他需求的产品。比如购物网站的商品推荐，今日头条的文章、视频的推荐都可以算是推荐系统的典型案例。以文章推荐为例，目前我们正在阅读自己喜欢的文章，那么推荐系统如何帮助我们找到和我们喜欢文章类似的文章，从而连续不断的推荐给用户呢？推荐系统需要解决的两个
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2024-06-04 08:19:21
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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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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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其实这个题目已经有很多人写过了，数学之美里就有，最近阮一峰的博客里也写了，本文基本上遵循的就是他的思路，只是让其看起来再小白一点点。其实说白了就是用自己的话，再把同样一件事描述一下，顺便扩扩句，把其中跳跃比较大的部分再补充补充。 当然虽然题目是比较两篇文章的相似性，但我们也不会傻到真拿两篇篇文章来说明，为了简单起见，我们从句子着手。句子A：周杰伦是一个歌手,也是一个叉叉句子B：周杰伦不是一个
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2024-01-06 20:07:24
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# 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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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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在前面的章节中，我们讲到了，对于一个垂域BOT的识别，会有分类模型、意图槽位模型来识别其对应的语义，但是这个一般是针对已经成熟的（即积累了一定数据的）场景才可以做的，对于以下的三种场景，这种做法就不适用了：场景冷启动，即一个新的场景，线上并没有对应场景的话术，一般对于冷启动问题我们都会采用模板匹配的方式
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2024-02-13 22:43:04
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合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
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2024-04-15 12:21:00
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