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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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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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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我们都体会到了BERT预训练模型的强大，主要一点就是它可以动态生成句向量，根据不同的上下文而得到不同的句向量，当然也可以得到词向量，但是如果我想比较不同语境下的词向量该怎么做呢？比如这两句话“在手机品牌中，我喜欢苹果”和“在水果中，我喜欢苹果”中“苹果”一词的相似度，显然，此“苹果”非彼“苹果”，如果我直接将这两句话输入给bert-as-service，它输出的是这两句话的句向量，如果我们想验证“
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2024-08-15 11:16:58
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# 如何用Python判断两个矩阵的相似度
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够分享一些关于如何用Python判断两个矩阵相似度的知识。对于刚入行的小白来说，这可能是一个相对复杂的问题，但不用担心，我会一步步引导你完成这个任务。
## 1. 任务流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个任务的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-07-17 11:35:24
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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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# 如何使用Java计算两篇文章的相似度
在现代应用中，文章相似度计算是一个常见需求，无论是为了查重、推荐系统，还是信息检索等。本文将指导你如何在Java中实现这一功能，适合刚入行的小白。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来完成这项任务：
| 步骤 | 说明 |
|-------|--------------
原创
2024-09-13 03:42:07
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图像相似性评价指标SSIM/PSNR1.结构相似性指标SSIM1.1介绍结构相似性指标（英文：structural similarity index，SSIM index），是一种用以衡量两张数字图象相似性的指标。结构相似性在于衡量数字图像相邻像素的关联性，图像中相邻像素的关联性反映了实际场景中物体的结构信息。因此，在设计图像失真的衡量指标时，必须考虑结构性失真。SSIM指标于2004年提出1。但
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2023-11-20 16:10:00
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_1777542730102xuqz.html 上面这个是中文的一个解释。这里我并不是为了要进行某种相似度函数的解释，而是说，怎么来解决我一直困扰的问题。n^2问题。 就是要获取全部的对比样本，我应该怎么做，在大数据环境下，如果上千上万个样本，这玩意就更难弄了。 我这里出现的问题就是，我前面在做这个二进制程序的比较，然后发现了这么一个问题
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2024-06-12 22:06:41
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/***<h5>功能:判断两字符串相似度(最小为0,最大为1)</h5>**@paramstrOne*@paramstrTwo*@return两字符串相似度(最小为0,最大为1)*/publicstaticdoubleSimlarityString(StringstrOne,StringstrTwo){Set<String>seta=newHashSet<
原创
2018-11-03 10:16:09
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本文要点在于算法的设计：如果两个单词中不相同的字母足够少，并且随机选择几个字m ...
原创
2023-06-10 04:42:35
379阅读
## 目录
1. 引言
2. 图像相似度的定义
3. 图像相似度的应用
4. 图像相似度的计算方法
5. Python实现图像相似度计算
6. 实例演示
7. 总结
## 1. 引言
在日常生活中，我们经常需要判断两张图片是否相似。例如，我们可能希望判断两张图片是否是同一个物体的不同角度拍摄，或者判断两张图片是否是同一个人的不同表情。这样的应用场景有很多，包括图像搜索、人脸识别、图像去重等。
原创
2023-09-17 07:13:57
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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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1、计算矩阵的相似性的任务就是找到一个度量，量化矩阵相似程度1.1将矩阵展开成一维向量，计算两向量的乘积再除以他们的模长。def mtx_similar1(arr1:np.ndarray, arr2:np.ndarray) ->float:
'''
计算矩阵相似度的一种方法。将矩阵展平成向量，计算向量的乘积除以模长。
:param arr1:矩阵1
:para
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2023-10-07 11:22:51
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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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# Python判断两个矩形区域的相似度
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要判断两个矩形区域的相似度的情况。比如在图像识别、目标检测等领域，我们需要判断两个矩形区域是否相似，以便进行后续的处理。本文将介绍如何使用Python来实现判断两个矩形区域的相似度的方法。
## 目录
- [准备工作](#准备工作)
- [导入所需的库](#导入所需的库)
- [计算相似度的步骤](#计算相
原创
2023-08-27 08:09:42
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一、相关概念1. 一般我们人区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，比如黑长直、大白腿、樱桃唇、瓜子脸。王麻子脸上有麻子，隔壁老王和儿子很像，但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样，让你确定这是你儿子。
还有其他物品、什么桌子带腿、镜子反光能在里面倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，自然而然能够很快识别分类出新物品。
而没有学习训练过的机器就没办法了。但是图像是一个个像素点组成
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2023-07-16 22:32:35
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# 如何判断图片的相似度：Python 实现指南
在现代应用中，判断图片的相似度是非常重要的，特别是在图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。如果你是一名刚入行的小白，不必担心，本文将为你详细讲解如何使用 Python 来实现图片相似度的判断。我们将通过一个简单的流程来展示整个过程，并提供每一步所需的代码和详细注解。
## 整体流程
下面是我们实现图片相似度判断的基本步骤：
| 步骤 | 说
【火炉炼AI】机器学习032-用户之间相似度的计算(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在构建推荐引擎时，一般需要计算两个用户之间的相似度，以便找到与数据库中特定用户相似的用户。计算相似度的方法有很多种，其中比较常见的两种是计算欧几里得距离和皮尔逊相关系数，本文分别讲述使用这两种
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2024-04-15 18:18:55
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例：甲、乙、丙三人去看了两场电影。 甲对A电影的评分是3，对B电影的评分是4。 乙对A电影的评分是5，对B电影的评分是3。 丙对A电影的评分是4，对B电影的评分是5。 根据这三个人的评分，求电影A、B的余弦相似。 A.
