文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述 在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文本的
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2024-02-29 11:19:47
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在上一篇博客中介绍了ESIM模型（），这里介绍一个新的文本匹配模型BiMPM，其在某些任务中的效果超过ESIM模型。论文链接：http://tongtianta.site/paper/1759现在去判断两个句子相似性的深度学校解决方案主要有两种，其一是Simaese network（ABCNN、SiaGRU等），这类模型对两个输入句子通过相同的共享权重的神经网络结构得到两个句子向量，然后对这两个句
字符串匹配——KMP算法 字符串匹配是计算机编程中最常使用到的基础算法之一。字符串匹配相关的算法很多，Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法是最常用的之一。最近在学习KMP算法，学习了许多相关的博客，记录一下，以备日后不会写了回来看看。 KMP算法有两个要点：1）部分匹配 和next数组的计算；2）利用部分匹配表解决字符串匹配问题。1、KMP算法原理（1）原理 给定两个字符串：文本串S
文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述 在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文本的匹配程度。至
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2023-08-06 16:40:59
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1. ERNIE简介这里的ERNIE(包括后面介绍的都是指的ERNIE1.0)是指百度提出的知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration），而且发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型 。 ERNIE在结构上和BERT是一样的，只是改进了BERT的预训练阶段，增加了实体等先验知识，而且在大型中
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2024-05-13 14:00:48
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MatchZoo是一个Python环境下基于TensorFlow开发的开源文本匹配工具，让大家更加直观地了解深度文本匹配模型的设计、更加便利地比较不同模型的性能差异、更加快捷地开发新型的深度匹配模型。就我的理解，MatchZoo是实现了主要思想为孪生网络的深度模型文本匹配包含了文本相似度、文本蕴含、问答匹配等问题，在这里，我会简单的使用微软公开的MSR数据集进行相似度计算解说，代码由本人参考mat
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2023-10-05 15:33:51
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NLP 中，文本匹配技术，不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务，通常以文本相似度计算、文本相关性计算的形式，在某应用系统中起核心支撑作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术，以及多轮对话场景中的文本语义相似度计算技术。1、文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中
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2023-10-17 09:16:44
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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
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2023-09-16 21:04:12
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# Python AI 文本相似度匹配入门指南
文本相似度匹配是一项基本的自然语言处理（NLP）任务，它用于确定两段文本之间的相似程度。今天，我们将通过一个简单的流程来学习如何在 Python 中实现文本相似度匹配。以下是整个流程的步骤概览。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-26 07:46:43
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目录文本的表示距离度量要计算文本的相似度，要解决两个问题：首先，需要选择一个文本的表示方式。其次，需要选择一个衡量文本的相似度的距离度量。文本的表示自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些文本符号数学化。词向量是用一个向量来表示某个词的方法。下面介绍几种常见的词向量。SOW 词集模型忽略文本词序、语法和句法，仅仅记录某个词是否在文本中出现。具体地，根据语料库获得一个
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2024-10-23 19:21:56
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# Java文本匹配度实现流程
## 1. 理解文本匹配度的概念
文本匹配度是指在两个文本之间，通过一定的算法来计算它们之间的相似度或匹配程度。比如在搜索引擎中，输入一个关键词后，需要计算文档与关键词的匹配度来进行排名。在Java中实现文本匹配度需要以下几个步骤：
步骤 | 描述
---|---
1 | 读取待匹配的文本和目标文本
2 | 对文本进行预处理
3 | 提取文本特征
4 | 计算文
原创
2023-12-31 04:47:58
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基于表示的匹配模型的基本结构包括：（1）嵌入层，即文本细粒度的嵌入表示；（2）编码层，在嵌入表示的基础上进一步编码；（3）表示层：获取各文本的向量表征；（4）预测层：对文本pair的向量组进行聚合，从而进行文本关系的预测 对于对称的文本匹配任务，采用共享的编码器和文本表示DNNs无疑是合理的选择，从而也可以获取各文本在统一语义空间的表示方法。基于表示的匹配模型结构紧凑，可变的花样并不多，主要集中在
# Java文本匹配度算法科普
在信息检索、自然语言处理等领域，文本匹配度算法扮演着非常重要的角色。它的主要任务是评估两个文本之间的相似性。本文将讨论一些常见的文本匹配度算法，并用Java代码给出示例。
## 一、文本匹配度算法概述
文本匹配度算法通常用来判断一段文本与另一段文本的相关性。常见的文本匹配度算法包括：
1. **余弦相似度**：通过计算两个文本向量夹角的余弦值来衡量相似度。
原创
2024-09-02 03:50:15
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本文是我自己的思考。如果有纰漏，欢迎大佬们在评论区怼我，帮助我进步~~智能问答的其中一类 社区问答（也就是Q-Q匹配问答）的第一个环节是计算问题的文本语义向量表示；第二个环节就是通过向量的匹配得到最佳的问题候选。下面是我知道的做第二个环节的4类方式。（不是四种，而是四类。）第0种、直接两两做bert最慢的方式。复杂度是O(n)。每次两两匹配的耗时都要做一次bert（可以转tensor
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2023-12-21 12:58:15
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文本匹配：主要是求两个句子之间的相似度。无监督： – 对短文本进行分词，然后加权求和每个分词的word2vec词向量，得到句向量。再对俩句向量进行距离度量，比如 欧式距离、consin距离、切比雪夫距离等，作为俩句子的相似度。 – 虽然无需标注，可以快速算出相似度，但准确率差。有监督： – siamese架构：是将俩文本输入到相同的编码器中(CNN/RNN)，使得两个句子映射到相同的空间中；然后得
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2023-12-21 11:17:42
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### 背景介绍文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。信息检索：在信息检索领域的很多应用中，
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2023-10-28 13:50:48
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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
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2024-06-13 08:57:46
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在处理数据时，有时需要找出数据中存在错误的数据或者对数据进行去重。对数据去重，如果存储在数据库中，我想一个sql就可以搞定，可是要找出数据中错误的数据，就比较困难，一般只能人工判断。举例：比如有一批账单中，存储的都是企业的名称，但想统计一下具体真正的有多少企业，我们可能会说，如果是数据库中，直接distinct一下不就出来了？对，我们可以使用distinct把重复的企业去掉，但是看看留下的企业名称
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2023-11-20 08:58:12
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目录：问题LD算法Needleman/Wunsch算法Nakatsu算法 问题字符串s1 和 字符串s2 的比较算法 ==> 相似度 or 差异性。主流的算法有两大类：基于编辑距离基于最长公共子串 LD算法LD算法（Levenshtein Distance）又称为编辑距离算法（Edit Distance）：以字符串A通过插入字符、删除字符、替换字符变成另一个字符串B，其中
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2023-08-03 16:07:48
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# 文本相似度匹配分类的实现流程
## 引言
文本相似度匹配是自然语言处理中的一个重要任务，它可以用于搜索引擎、推荐系统、情感分析等多个领域。在Python中，我们可以使用不同的算法来实现文本相似度匹配分类。本文将介绍一种常用的方法——基于TF-IDF的文本相似度匹配分类。
## 流程图
```mermaid
journey
title 文本相似度匹配分类
section 数
原创
2023-09-25 13:41:47
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