本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。0.文本相似度计算所谓文本相似度计算，是指给定两个文本（一般为字符串），并通过算法给出其相似度幅度的衡量，一般计算结果为0-1之间的值，下面简单介绍几种，较为传统和常见的文本相似度
转载
2023-08-08 14:38:35
351阅读
接上文继续总结，上篇文章主要总结了文本的一些处理算法，这篇文章主要总结文本如何进行表示。目录一、Word Representation1、单词的表示one hot representation（one hot encoding） 2、句子的表示1）boolean方法 2）count based representation二、 计算两个句子之间的相似度1、欧式距离2、
转载
2024-04-25 11:10:39
65阅读
常见文本相似度计算方式及代码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。近期在处理搜索引擎的相关项目下面介绍一下我们主要使用的相似度计算方式及其实现 Github余弦相似度:余弦相似度是纯数学中的概念，首先，将进行计算的两个str中的word抽取出来，用作非重复词库。遍历词库，将两个句子的表示向量化： 每个向量长度为 词库大
转载
2024-06-13 08:57:46
70阅读
NLP文本相似度相似度相似度度量：计算个体间相似程度相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小最常用--余弦相似度：一个向量空间中两个向量夹角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如果向量a和b不是二维而是n维示例句子1：这只皮鞋号码大了，那只号码合适句子2：这只皮鞋号码不小，那只更合适分词 句子1：这只/皮鞋/号码/大了，那只/号码/合适句子2：这
转载
2023-09-16 21:04:12
398阅读
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
转载
2024-03-14 11:52:27
219阅读
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
转载
2023-11-07 00:48:24
115阅读
在处理自然语言处理（NLP）事务时，文本相似度是一个非常重要的课题。随着社交媒体和在线内容的爆炸式增长，理解和比较文本的能力变得越来越重要。特别是在推荐系统、抄袭检测以及信息检索等应用场景中，文本相似度的计算是解决问题的核心之一。下面，我将详细介绍用 Python 实现文本相似度的方法和过程。
> 根据不同的需求，文本相似度可以通过多种方法来实现，本文将介绍常见的几种技术手段，包括基于语义的相似
由于本文设计较多知识点，在编写代码之前需要搞清楚这些知识点的含义。1。知识点解释Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 gensim 以“文集”——文本文档的集合
转载
2024-02-20 23:04:36
49阅读
项目简介nlp-hanzi-similar 为汉字提供相似性的计算。创作目的有一个小伙伴说自己在做语言认知科学方向的课题研究，看了我以前写的 NLP 中文形近字相似度计算思路就想问下有没有源码或者相关资料。国内对于文本的相似度计算，开源的工具是比较丰富的。但是对于两个汉字之间的相似度计算，国内基本一片空白。国内的参考的资料少的可怜，国外相关文档也是如此。于是将以前写的相似度算法整理开源，希望能帮到
转载
2023-12-13 12:46:16
64阅读
NLP文本相似度nlp 自然语言处理个体间的相似程度 一般用余弦相似度 个体间的相似程度 一般用余弦相似度表示 cosA=a·b/|a|·|b|得到了文本相似度计算的处理流程是: – 找出两篇文章的关键词； – 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的 词的词频 – 生成两篇文章各自的词频向量； – 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。词频——TF（Ter
转载
2024-04-16 14:47:55
28阅读
简单有效的文本匹配，具有更丰富的对齐功能github: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/RE2.py本文作者提出了一种快速、强神经网络的通用文本匹配方法。保持序列间对齐可用的三个关键特征:原始点方向特征、先前对齐特征和上下文特征，同时简化所有其余组
转载
2023-11-07 08:33:06
177阅读
NLP ——Natural Language Prrocessing 自然语言处理 一. NLP 文本相似度分析马蜂窝评论造假事件 马蜂窝发现很多评论是通过机器写入的造假评论那么是怎么发现的？ ———— 采用NLP 的文本相似度分析文本相似度分析： 从海量的数据（文章，评论）中，把相似的数据挑选出来步骤：把评论翻译成机器能够看的懂的语言使用机器看得懂的算法轮回去比较每一条和所有评论的相似度把相似的
转载
2023-12-07 23:01:35
110阅读
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度计算是一个常见的任务。本文将介绍如何使用Python计算文本之间的相似度，涵盖了余弦相似度、Jaccard相似度和编辑距离等方法。1. 余弦相似度余弦相似度是一种衡量两个向量夹角的方法，用于衡量文本的相似度。首先，将文本转换为词频向量，然后计算两个向量之间的余弦值。from sklearn.feature_extraction.text import Cou
转载
2023-11-02 06:56:29
171阅读
文本相似度计算和最小修改匹配问题序言最大匹配度最短匹配路径实现代码 序言由于项目需要，需要写一个文本比较的算法，实现比对两个文本差异，计算两段文本的相似度，并给出最小的修改途径使得原文本修改后得到目标文本；走度娘处找到这么一个算法，作者没有道出算法名称，只知道是图论相关的。原文参考：最大匹配度最大匹配度说的是原文本和目标文本的最大匹配字符数。 这里直接上demo讲解：假设两个文本原文本(left
转载
2024-06-08 18:04:19
108阅读
目录1、基于Word2Vec的余弦相似度2、TextRank算法中的句子相似性3、莱文斯坦距离（编辑距离）4、莱文斯坦比5、汉明距离6、Jaro距离（Jaro Distance）7、Jaro-Winkler距离（Jaro-Winkler Distance）8、基于Doc2Vec的句子相似度计算1、基于Word2Vec的余弦相似度首先对句子分词，使用Gensim的Word2Vec训练词向量
转载
2023-08-31 18:21:16
229阅读
文本相似字面相似编辑距离最长公共子序列和最长公共子串Jaccard（杰卡德）相似度SimHash语义相似欧式距离和余弦相似度词移距离（WMD）DSSM 文本相似一般是指的，某一文本 与另一文本 的相似程度。一般可以从两个方面去考察两个文本之间的相似程度：形似（字面相似）和神似（语义相似）。当然这两种相似性也不能够完全割裂开来，只不过可以认为字面相似的文本不一定语义相似，语义相似的文本不一定用词
转载
2023-11-14 09:20:36
308阅读
# 用Java进行文本相似度分析
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度是一个重要的问题。通过计算两个文本之间的相似度，我们可以帮助机器理解文本之间的关系，从而实现文本分类、信息检索、情感分析等应用。在本文中，我们将介绍使用Java进行文本相似度分析的方法，并提供代码示例。
## 文本相似度计算方法
常见的文本相似度计算方法有很多种，比如余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。在本文
原创
2024-07-12 04:25:35
105阅读
# 文本相似度在自然语言处理中的应用与实现
随着计算能力的提升和深度学习技术的发展，文本相似度的计算在自然语言处理（NLP）领域愈发重要。文本相似度的任务主要是评估两个文本之间的相似程度，广泛应用于信息检索、语义搜索、问答系统等多个领域。本文将深入探讨文本相似度的概念、方法及其实现，同时提供相关的代码示例。
## 文本相似度的定义
文本相似度是衡量两个文本之间内容相关性的一种方式。相似度可以
原创
2024-08-25 03:38:23
232阅读
# 文本相似度算法在自然语言处理中的应用
在当今信息爆炸的时代，如何有效地处理和理解文本数据是自然语言处理（NLP）领域的重要课题。文本相似度算法是用于评估两个文本之间相似程度的方法，这在搜索引擎、推荐系统以及问答系统等场景中具有广泛的应用。
## 1. 什么是文本相似度？
文本相似度是指两个文本之间的相似程度，通常以一个数值表示，范围从0（完全不相似）到1（完全相似）。评估文本相似度的方法
1、无监督，不使用额外标注数据average word vectors：简单对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法
缺点：没有考虑到单词的顺序，对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。tfidf-weighting word vectors：对句子中的所有词向量根据TF-IDF权重加权求和，是常用的一种计算sentence e
转载
2023-10-18 22:58:50
98阅读
