余弦计算相似度度量相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。 文本相似度计算的处理流程是: （1）找出两篇文章的关键词； （2）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 （3）生成两篇文章各自的词频向量； （4）计算两个向
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2024-02-22 17:44:37
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# 文本词替换 NLP 教程
文本词替换是一项重要的自然语言处理（NLP）任务，广泛应用于数据清理、文本生成和机器翻译等领域。本篇文章旨在教会入门开发者如何实现简易的文本词替换，涵盖了从流程到代码的整个过程。
## 1. 流程概述
在开始实现文本词替换之前，我们需要明确整个任务的步骤，以下是一个简化后的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-18 03:26:14
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目录文本相似字面相似编辑距离2、最长公共子序列和最长公共子串SimHash语义相似欧式距离和余弦相似度词移距离（WMD）DSSM拼写纠错相关资料文本相似文本相似：一般是指的，某一文本 doc1与另一文本 doc2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
在本文中，我们将探讨“nlp 相似文本”问题的解决过程，这一过程涉及到环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及安全加固。当我们处理自然语言处理(NLP)中的相似文本时，理解这些环节将帮助我们更高效地找到适合的解决方案。
首先，我们需要搭建合适的环境，以确保我们的项目能够顺利运行。这包括所需的软件和库，以及合适的依赖版本。在环境配置的过程中，我们可以使用思维导图来理清整个环境的结构。以
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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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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在自然语言处理（NLP）领域，生成相似文本是一个非常重要的任务，它可以用于自动文本生成、改写、翻译及其他多种应用。本文将详细介绍如何解决生成相似文本的相关问题，从环境准备到扩展应用，涵盖所有关键环节。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的软硬件要求得以满足。这是实现生成相似文本 NLP 的基础。
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
|--
以前做的一个相关博文推荐的项目，整理了一下 目的：针对于博客，推荐内容相关博客 。方法：将博客分词、去除停用词、tf-idf、标题加权等做成vsm向量，将一篇文章和其它的所有文章求相似度（文本一般采用cos相似度），然后取相似度最大的N篇文章 。总共300万篇文章左右，遇到的困难：每篇文章都要和其它的300W篇做计算，然后去相似度的TopN，总共要计算的是300W*300W
本文是基于文章 From word embedding to document distanceproceedings.mlr.press
1.背景一个好的文档相似度算法对于文档分类，文档推荐十分重要。传统的bag of word(BOW) 或者 TF-IDF。 但是这两个对于文档的嵌入方式又一个共同的问题，那就是没有考虑到近义词的关系。还有其他的一些诸如Latent dirichlet A
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2024-02-04 11:10:38
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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
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2023-11-07 08:33:06
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为此我们需要一种应对于海量数据场景的去重方案，经过研究发现有种叫 local sensitive hash 局部敏感哈希 的东西，据说这玩意可以把文档降维到hash数字，数字两两计算运算量要小很多。查找很多文档后看到google对于网页去重使用的是simhash，他们每天需要处理的文档在亿级别，大大超过了我们现在文档的水平。既然老大哥也有类似的应用，我们也赶紧尝试下。simhash是由 Chari
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2024-04-19 14:26:23
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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
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
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2023-12-13 12:46:16
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在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，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。句子相似度常用的几种方法： 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3、Word2Vec 计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein
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2024-06-03 16:41:38
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还记得吗？去年冬天，在国外 AI 圈有个事情闹得很火：知名论坛 Reddit 上忽然出现一个叫 deepfakes 的大神，借助神经网络实现了人脸替换，让一些好莱坞女星“出演”了 AV。 后来根据这个项目又衍生了一个叫 FakeAPP 的桌面应用，可以让尼古拉斯·凯奇这样的明星随心所欲的“出演”任何电影，当然换成任何人的脸部都可以。我们曾详细分享过这些项目： 景略集智：大意了！居然有人
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
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2024-04-16 14:47:55
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原理1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。2、主要使用的算法是tf-idftf：term frequency 词频idf：inverse document frequency 倒文档频率主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短
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2023-11-06 21:40:24
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引言相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的选择又会有所区别和不同。下面章节会针对不同特点的应用，进行一些常用的相似度计算方法进行介
写在博客前的话： 本文主要阐述如何对一段简短的文本做特征提取的处理以及如何对文本进行分析。 本文主要脉络以一个故事 为主线，以该主线逐步延申，涉及到：文本特征提取、词汇频率统计 (TF)，反文档频率 (IDF) 以及 余弦相似度 计算的概念，读者可以按照自己需求通过目录直接抵达，同时更建议从上到下按照本文介绍依次对概念逐个理解。 文本特征提取与文本分析文本特征提取第一步：分割句子第二步：去除词汇
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2024-05-17 12:37:47
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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
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2023-08-31 18:21:16
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