文本分析—余弦相似度计算一、余弦相似度简介欧几里得点积公式：a · b = || a || || b || cosθ 我们从图中可以看出，利用两个向量之间夹角的余弦值来代表两个向量之间的差异。 那么对于文本来说，如何将文本转换成可以计算的向量二、文本余弦相似度 我们从文本出发，首先需要对文本进行预处理，包括分词、去停用词等等操作，接着将文本进行向量化，这样才可以进行后续的余弦相似度计算。三、代码实
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2023-11-02 09:12:07
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应用现今，文本分类在生活中有非常多的应用： 我们经常使用的百度，每次输入关键词或关键句，搜索系统匹配与输入相似的文本，反馈给我们想要看到的词条； 或是使用的翻译工具，利用语句中每个词的语法和语义来分析，文本相似度直接影响到了翻译语句的准确性； 再就是一些论文检测，通过对两份文本提取的关键词进行相似度分析，得出文本相似度，以检测是否存在文章抄袭的可能。原理大体上文本分类原理可以分为：
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2023-09-17 09:08:32
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简介针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。余弦相似度原理余弦定理：  
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2023-11-23 22:56:51
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1. 使用simhash计算文本相似度2. 使用余弦相似度计算文本相似度3. 使用编辑距离计算文本相似度4. jaccard系数计算文本相似度文本相似度计算常用于网页去重以及NLP里文本分析等场景。文本相似度，可以分为两种，一种是字面相似度，另一种是语义相似度。本文记录的是文本的字面相似度的计算及实现，语义相似度计算则需要海量数据去计算语义值，较为复杂。最常用的且最简单的两种文本相似检测方法：局部
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2023-10-04 11:11:46
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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
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2024-02-20 23:04:36
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# Python文本相似度分析
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度分析是一个重要的课题。它旨在衡量两个文本之间的相似性，通常通过考虑文本的内容、词汇和结构。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行文本相似度分析，包括使用不同的技术，如余弦相似度和TF-IDF（词频-逆文档频率）模型，最后提供一些代码示例。
## 什么是文本相似度？
文本相似度是指度量两个文本块之间的相似程度。在
1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1.前言在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性，我们都知道文本是一种高维的语义空间，如何对其进行抽象分解，从而能够站在数学角度去量化其相似性。有了文本之间相似性的度量方式，我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者
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2024-07-06 09:51:41
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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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余弦定理的应用：基于文字的文本相似度计算 最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。 于是我决定把它用到项目中
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2024-01-16 15:35:44
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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
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2023-12-07 23:01:35
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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，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力
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2023-12-06 19:27:15
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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
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2023-11-14 09:20:36
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在自然语言处理中，文本相似度是一种老生常谈而又应用广泛的基础算法模块，可用于地址标准化中计算与标准地址库中最相似的地址，也可用于问答系统中计算与用户输入问题最相近的问题及其答案，还可用于搜索中计算与输入相近的结果，扩大搜索召回，等等。基于此，现将几种常见的文本相似度计算方法做一个简单总结，以便后续查阅，本文所有源码均已上传到github。1.字符串相似度字符串相似度指的是比较两个文本相同字符个数，
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2023-08-04 12:10:57
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基于相似度的方法前言一、基于距离的方法1. 单元格方法2. 索引方法二、基于密度的方法三、LOF方法演示1.引入库2.生成数据3. LOF 模型检测4. 结果展示总结 前言本文介绍异常检测的常用方法之基于相似度的方法，该方法属于传统方法之一。 基于相似度的方法可以分为基于密度的方法和基于距离的方法两种。一、基于距离的方法 【适用于各个集群的密度较为均匀的情况】 该方法基于最近邻距离来定义异常
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2024-09-12 13:49:55
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本文是我的匹配模型合集的其中一期，如果你想了解更多的匹配模型，欢迎参阅我的另一篇博文匹配模型合集所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介本文将会介绍以CNN与attention机制做文本匹配的模型即ABCNN，这里给出论文地址ABCNN在文本任务上，大部分模型均是采用以L
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2024-01-12 14:48:57
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github:https://github.com/worry1613/csdn-blog-recommend数据集下载地址 https://pan.baidu.com/s/1qzJDmpzAMe1vmtvuCXSfIw数值型数据相似度计算可以用那些传统的算法，余弦，欧氏，Jaccard，曼哈顿，传统算法总共11种。这些算法都是处理数值型数据的，可现在是文本比较，没有数字，怎么用这样算
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2024-08-23 19:47:39
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文章目录1. 余弦相似度2. TF-IDF模型2.1 词频TF的计算方法2.2 反文档频率IDF的计算方法2.3 TF-IDF的计算方法3. 基于语义相似度的计算 —— DSSM4. LSI/LSA模型5. LDA模型6. 编辑距离计算7. 杰卡德系数计算8. Word2Vec计算9. BM25 NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本
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2023-08-04 14:19:10
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步骤分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的，所有词放
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2023-11-27 13:50:56
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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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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、
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2024-04-25 11:10:39
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