目前我常常使用的分词有结巴分词、NLPIR分词等等最近是在使用结巴分词，稍微做一下推荐，还是蛮好用的。 一、结巴分词简介利用结巴分词进行中文分词，基本实现原理有三：基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi
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2024-08-13 10:55:56
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用Java 实现简单的词法分析器前言项目地址关于文法核心类源码输入输出形式前言本学期学习了编译原理。参考了教材和龙书以及中科大的编译原理mooc，以一般的例子来完成一个简单的词法分析器，顺便完成本次的课程实验。预计会写一个系列，本文为第一篇。项目地址github地址关于文法采用了一般的通用例子C- -语言，C语言下的一个小子集，考虑到龙书的例子，采取了Java作为编写语言。关于C- - 的BNF描
# 如何实现python中文分词后相似度
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在Python中实现中文分词后的相似度计算。这对于自然语言处理领域的学习和应用具有重要意义。在本文中，我将详细介绍整个流程，并为每个步骤提供相应的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取文本数据) --> B(中文分词)
B --> C(
原创
2024-03-05 03:40:46
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# Java分词相似度分析
在文本处理与自然语言处理（NLP）领域，分词是将一段文本切分为有意义的词语的过程。分词对于中文尤为重要，因为中文没有自然的单词分隔符。这篇文章将介绍如何使用Java进行分词和简单的相似度分析，并提供相应的代码示例。
## 分词的基本概念
分词的主要目的是为了将文本数据转化为便于处理的信息。常用的分词工具有HanLP、结巴分词等。在Java中，我们可以使用这些库进行
原创
2024-08-16 09:09:46
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一、推荐系统简介推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容；从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。推荐系统使用的是基于邻域的算法，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法；二、数据集准备我
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2023-08-04 18:16:13
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在当今的信息爆炸时代，如何准确理解文本之间的相似性成为了一个迫切的需求。Python作为一门强大的编程语言，凭借其丰富的机器学习和自然语言处理库，可以有效地解决基于语义相似度的问题。语义相似度主要用于文本检索、信息推荐和自然语言理解等多个领域。
> **引用块（权威定义）**
> 语义相似度是计算文本在语义上多么相似的一种方法，主要应用于搜索引擎、推荐系统以及语言模型等领域。
### 技术演进
1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1.前言在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性，我们都知道文本是一种高维的语义空间，如何对其进行抽象分解，从而能够站在数学角度去量化其相似性。有了文本之间相似性的度量方式，我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者
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2024-07-06 09:51:41
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Note of Jiebajieba库是python 一个重要的第三方中文分词函数库，但需要用户自行安装。一、jieba 库简介 (1) jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。(2) jieba 库支持3种分词模式：精确模式：将句子最精确地切开，适合文本分析。全模式：将句子中所以可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能消除歧义。搜索引擎模式：
在处理“Java 余弦相似度与分词”问题时，我们需要关注如何通过给定文本数据的分析，利用余弦相似度来判断文本间的相似性。在这个过程中，分词是一个至关重要的步骤，它帮助我们将文本转化为机器可以理解的形式。接下来，我将详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践和扩展阅读等内容，让我们一步步深入探索。
## 备份策略
确保数据安全操作的第一步是建立一个完善的备份策略，以下是基于 Me
中文分词基本算法主要分类基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统，按下不表）1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配按照长度的不同：最大匹配和最小匹配1.1正向最大匹配思想MM1》从左
特点 1，支持三种分词模式： a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； b,全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； c,搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
# 实现Java分词匹配语句相似度
## 1. 简介
在本教程中，我将教你如何使用Java实现分词匹配语句相似度的功能。这个功能可以帮助我们判断两个语句的相似程度，通常用于文本相似度比较、搜索引擎优化等领域。
## 2. 流程表格
下面是实现这一功能的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 对两个语句进行分词处理 |
| 2 | 计
原创
2024-07-08 06:14:21
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目录论文信息论文要点论文内容解析语义相似度和bert预训练语言模型LM（Language modeling）：掩码语言模型MLM（masked language modeling）统计共现来表示语义相似各向异性向量与语义相似性BERT-flow动机Motivation基于标准化流的生成模型Flow-based Generative Model实验语义相似Semantic Textual Simi
目录：1、文本表示哪些方法？
2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？
3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？
4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM）
5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText）
6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2
1.定义及计算公式 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论思想。它通过计算两个向量的夹角的余弦值来衡量向量之间的相似度值。余弦相似性推导公式如下：2.文
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2023-10-31 23:23:58
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一. 余弦相似度算法基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。二. 向量基本知识点 1 向量乘积公式 2 向量模计算公式三.&
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2023-08-04 12:46:24
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在教育领域，追踪学习者的学习行为活动是分析学习者学习的一种有效的处理方式，这里处理一批url，通过处理URL形成相似度矩阵，再进一步进行聚类，及以后的相关处理。 计算两个文本间（这里的文本指两个url）的相似度有多种方法，在NLP领域一版处理文本文件相似度，常用docsim/doc2vec/LSH比较两个文档之间的相似度，通过jieba分词然后使用上面的相关算法计算某一句话或者某一段话在文本中和它
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2024-03-22 14:37:32
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文本相似度分析是一种通过计算文本之间的相似性来获取信息的技术。在现代社会，文本数据的迅速增长推动了文本相似度分析的需求，尤其是在搜索引擎、推荐系统、抄袭检测等领域，这一技术扮演着至关重要的角色。
### 问题背景
随着信息化的深入发展，数据量的激增使得对文本数据进行快速、准确的分析成为一种迫切需求。尤其是在商业场景中，文本相似度分析可以帮助企业进行竞争分析、市场调研和用户反馈分析等。例如，通过
下面对距离、相似和相关做一个总结。 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. 夹角余弦距离8. 海明距离9. Dice系数10. 杰卡德距离、SMC、Tanimoto系数与minhash11. Pearson相关系数12. 信息熵与KL距离13. bregman 散度距离13. 关联14. 贝叶斯15. 卡
该文章为笔记在前文中记录了方差表示的是一组数据相对于平均数的离散程度的博客，一个班的学生成绩方差很大，说明这个班的学生成绩波动很厉害，有的特别好，有的特别差。这里描述的是某一个变量所体现背后的含义（维度或者称为指标）。相似度与相关性不是一种产物，不能被他们的名字搞混淆；比如两个文本的相似度，在考察两个文本的相似度时，需要分别文本进行分词计算每个词语的词频，形成词频向量。再计算两个词频向量的余弦夹角
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2024-09-29 17:44:21
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