导语在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：召回
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2024-09-27 06:58:01
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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何在 Python3 中实现中文语句相似度匹配。以下是你需要遵循的步骤和代码示例。
### 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 清洗数据 |
| 4 | 构建语义模型 |
| 5 | 计算相似度 |
| 6 | 输出结果 |
### 代码示例
###
原创
2024-07-22 11:22:19
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设计思路（1）使用Lucene3.6.0版本，由于之前尝试使用IK分词器，加载到Lucene中，让Lucene自动分词，然后建立索引，但是IK分词器一直报错，所以我选择自己使用HanLP分词之后，在使用Lucene建立倒排索引。（2）使用建立好的倒排索引，快速获取所有文档的TF-IDF值 词频（term frequency）TF 单个文章的词频，词在文档中出现的词频 词在文档中出现的频度是多少？
前几天由于面试需要，整理了一些关于推荐系统中相似度计算方法的内容，加上一些自己的理解，总结如下。1. 欧几里得距离又称欧式距离。对于任两个用户ui和uj，欧式距离就是计算这两个用户的评分向量在n维向量空间中的绝对距离，计算公式如下：由公式可以看出，欧式距离就是计算这两个向量的差的模长。例如在下图所示平面直角坐标中，欧式距离就是两个向量表示的两点间的实际距离，这很符合我们的常规思维，即向量表示的两点
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2023-10-29 19:20:03
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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
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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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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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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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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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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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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2.与PDF文件一起工作虽然这不是一个常见的数据科学应用案例，但有时人们不得不从数百个PDF文件中提取文本数据来建立一个情感分析模型。这些数据是非结构化的，需要花费很多时间对其进行提取和预处理。偶尔，你可能还要与研究人员合作，阅读和创作特定行业的时事内容。需要紧跟新闻，分析公司报告，并了解该行业的潜在趋势。阅读100页的公司报告，提取感兴趣的词，阅读包含这些关键词的句子。或者，如果对趋势感兴趣，可
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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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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