全套代码，不多解释，即插即用～英文句子预处理模块# 英文句子处理模块
from nltk.corpus import stopwords as pw
import sys
import re
cacheStopWords=pw.words("english")
def English_processing(sentence):
if sentence:
sentence
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2023-05-31 19:38:28
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# 用 Python 实现句子相似度搜索
在自然语言处理（NLP）中，句子相似度搜索是一个非常重要的任务。它通常用于文档推荐、问答系统等应用。本文将详细讲解如何使用 Python 找到句子的相似度，其中我们将使用一些常见的库，比如 `nltk` 和 `sklearn` 以及 `sentence-transformers`。我们将分步进行，从准备数据到计算句子相似度。
## 流程概述
以下是实
原创
2024-08-19 08:01:34
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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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2024-01-22 13:27:38
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环境设置：SentenceTransformertransformersSentenceTransformers Documentation — Sentence-Transformers documentation (sbert.net)Sentence Transformer是一个Python框架，用于句子、文本和图像嵌入Embedding。这个框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入。然后，
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2024-02-10 06:53:52
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# 句子相似度 Java
## 引言
句子相似度是自然语言处理中的一个重要问题，它用于衡量两个句子之间的语义相似程度。在实际应用中，句子相似度常被用于文本匹配、信息检索、机器翻译等领域。本文将介绍如何使用 Java 实现句子相似度计算，并提供代码示例。
## 句子相似度计算方法
句子相似度计算方法有很多种，其中常用的方法包括基于词袋模型、基于词向量模型和基于深度学习模型。本文将介绍一种常用的基
原创
2023-08-09 03:02:00
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在nlp任务中，经常会遇到求解相似语句判断的场景，这就涉及到了句子的相似性判断。目前常用的两种方法是基于word-level级别和sentence-level级别。一、Word-level的思想是通过对句子进行分词，分别计算两个比较句子中所含词汇的相似度。主要包含两个核心问题，一个是词的相似度计算问题，另一个是对多个词进行相似度加权融合问题1.1 基于word的相似度计算问题&nbs
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2024-01-25 15:49:32
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1、使用vsm向量空间模型2、将词使用word2vec将词转换成向量，计算两个句子向量分布距离，使用kl散度
原创
2023-07-10 20:40:26
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文章目录1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算1.2.杰卡德系数计算1.3.TF 计算1.4.TFIDF 计算1.5.BM252.基于深度学习的方法2.1.Word2Vec 计算6.参考文献 如下在师兄的博文基础上修改： 静觅 » 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法 1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是
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2024-03-14 11:52:27
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这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
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2023-11-10 16:56:25
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本文将介绍一下内容：NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）如何构造句向量（Sentence Embedding）利用词袋模型来计算句子间的余弦相似度（余弦相似度cosine similarity）使用编辑距离算法计算句子的相似度（编辑距离相似度）一，什么是词袋模型1，分句和分词通常，NLP无法一下子处理完整的段落或句子，因此，第一步往往是分句和分词。这里只有句子，因此我们只需要分词即可
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2023-11-07 00:48:24
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2012-11-23 16:26:00
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● 请简单介绍一下你了解的Java领域中的Web Service框架都有哪些？ 考察点：框架参考回答：Java领域的Web Service框架很多，包括Axis2（Axis的升级版本）、Jersey（RESTful的Web Service框架）、CXF（XFire的延续版本）、Hessian、Turmeric、JBoss SOA等，其中绝大多数都是开源框架。 ● 请简述一下Mybatis和Hi
题目：原题链接（简单）标签：哈希表解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(S+D)O(S+D)O(S+D) : 其中D为相似单词数量O(D)O(D)O(D)40ms (78.46%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)解法一：class Solution: def areSentencesSimilar(self, sentence1: List[str], sentence2: List[
原创
2021-08-26 10:34:47
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题目：原题链接（简单）
标签：哈希表
原创
2022-02-23 18:05:13
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PaddleNLP《基于深度学习的自然语言处理》打卡营作业2-- 必修｜文本语义相似度计算《基于深度学习的自然语言处理》课程《基于深度学习的自然语言处理》地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24177完成预测环节预训练模型的调用代码，并跑通整个项目，成功提交千言文本相似度竞赛，按要求截图，提交作业即可。tips：预
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2024-03-14 12:21:37
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词嵌入（word embeddings）常用于计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法。分布式向量或词嵌入向量基本上遵循分布式假设，即具有相似语义的词倾向于具有相似的上下文词，因此这些词向量尝试捕获邻近词的特征。分布式词向量的主要优点在于它们能捕获单词之间的相似性，使用余弦相似性等度量方法评估词向量之间
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2023-10-10 10:25:54
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import pysparnn.cluster_index as ci from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer data = [ "hello world", "oh hello there", "Play it", "
原创
2021-08-25 14:44:43
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作者：榴莲为什么要迁移？我们的业务有很多对外提供服务的 RESTful API，并且要执行很多不同的任务，例如同步连锁 ERP 中的商品信息到美团/饿了么等平台，在线开发票等。由于各种 API 和任务执行的不确定性，经常会因为资源不足导致服务不可用，但是盲目的扩容又很烧钱。整个团队每天都陷在不停的扩容，缩容之中。关键是有时候稍稍慢了一些，就会对业务照成影响，导致被投诉。每天还要被其他业务部门催着做
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2024-08-02 12:26:11
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# NLP 句子语义相似性探秘
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域，其目的在于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在众多 NLP 任务中，句子语义相似性（Sentence Semantic Similarity）是一个重要的研究方向，旨在量化两句话的语义相似程度。本文将介绍句子语义相似性的基本概念、应用场景，以
Ans 3 (Python)
解法一：
class Solution:
def areSentencesSimilar(self, sentence1: str, sentence2: str) -> bool:
sente
原创
2022-01-12 11:42:03
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