合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
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2024-04-15 12:21:00
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相似度计算总结 + 图解在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进
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2023-10-08 14:41:28
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相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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算法概述：首先对源图像与要筛选的图像进行直方图数据采集，对采集的各自图像直方图进行归一化再使用巴氏系数算法对直方图数据进行计算，最终得出图像相似度值，其值范围在[0, 1]之间0表示极其不同，1表示极其相似（相同）。 算法步骤详解：大致可以分为两步，根据源图像与候选图像的像素数据，生成各自直方图数据。第二步：使用第一步输出的直方图结果，运用巴氏系数（Bhattacharyya&
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2023-07-28 19:17:02
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Word2Vec Model Analysis for Semantic Similarities in English Words摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法论3.1 语义相似性3.2 系统概述3.3 词嵌入3.4 数据集3.5 预处理3.6 Word2Vec配置设置4. 评价4.1 测试4.2 测试结果分析5. 结论和未来的工作 文献信息：标题：英语单词语义相似性的Word2Vec
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2024-04-26 14:54:09
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WordNetIntroductionWordNet是由Princeton 大学的心理学家，语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典。它不是光把单词以字母顺序排列，而且按照单词的意义组成一个“单词的网络”。它是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网。名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连接。Word
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2023-10-03 14:45:21
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# Python语义相似度分析指南
在进行“Python语义相似度分析”时，我们的目标是评估两个文本之间的相似度。语义相似度分析常被用于文本匹配、问答系统，以及搜索引擎优化等场景。本文将详细讲解如何使用Python进行语义相似度分析，包括所需的库、步骤以及每一步的代码实现。
## 整体流程
下面是语义相似度分析的整体流程表：
| 步骤 | 描述
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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前面讲的各个语义相似性计算的模型，基本都是双塔的结构。双塔结构主要优点是相似性计算快速，这里指的快速不是模型单个数据的推理速度，而是在大量问句场景下的计算，比如相似问句的召回场景。因为双塔模型得到的其实是单个问句的表示，相似性的计算只是在最后做了简单的计算，最耗时的问句表示操作可以离线完成。而cross
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2023-11-29 15:59:07
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概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
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2023-10-13 19:31:18
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之前和女朋友在微信上玩明星脸小程序，发现大多小程序的分析都不太准，偶尔有几个准的还收费，正好之前学过人脸识别，想着原理应该大同小异，就决定自己搭建一个明星脸程序。 github项目地址：https://github.com/JiageWang/starface1. 数据收集要寻找最相似明星脸，首先得有数据，因为现成的数据集大多过时了，缺少很多当红的明星，因此决定自己去网上爬取，找了很多网站最终决定
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2023-08-28 17:25:22
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最近，基于神经网络的自然语言理解研究的快速发展，特别是学习语义文本表征，为全新产品提供必要的技术，如Smart Compose和Talk to Books。它还可以帮助提高基于有限的训练数据量的自然语言任务性能，例如，从少至100个标记示例中构建强大的文本分类器。下面，我们讨论两篇论文，关于语义表征研究方面的最新进展，以及两种可在TensorFlow Hub上下载的新模型，我们希望开发人员用它来构
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2024-03-16 09:17:47
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分 类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3,
gensimgensim是在做自然语言处理时较为经常用到的一个python工具库，主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中，学习文本隐藏的主题向量表达。包括TF-IDF、word2vec、doc2vec等多种模型实现逻辑利用HanLP对标题进行分词，形成一个二维的列表将二维列表生成预料词典，通过doc2bow稀疏向量，形成语料库词袋模型 + TF-IDF模型，计算出tfidf值获取预料词典的
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2024-06-12 07:58:59
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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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# 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
## Python进行论文相似度分析
### 介绍
在学术界和工业界，论文相似度分析是非常重要的。它可以帮助我们了解论文之间的相似性，判断某篇论文是否有重复或抄袭现象，也可以帮助我们发现相关研究领域的趋势和热点。在本文中，我将教会你如何使用Python进行论文相似度分析。
### 整体流程
下面是整个论文相似度分析的流程，我们可以通过表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-30 04:29:51
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学习目标:1.利用gensim包分析文档相似度2.使用jieba进行中文分词3.了解TF-IDF模型 环境:Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit) 工具:jupyter notebook注: 为了简化问题,本文没有剔除停用词"stop-word".实际应用中应该剔除停用词. 首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim
# Python聚类与相似度分析的入门指南
聚类和相似度分析是数据科学中非常重要的技术。尤其是在处理无标签的数据时，聚类可以帮助我们发现数据中的结构和模式。本文将为刚入行的开发者提供一套完整的Python聚类与相似度分析的流程，包括步骤、代码实例与详细解释。
## 流程概述
在进行聚类与相似度分析之前，需要明确整个分析的流程。以下是一个简要的流程表格：
| 步骤 | 描述
目录1、原生态Jaccard1.1定义 1.2引申-Jaccard距离1.3应用 2、语义版Jaccard2.1诞生2.2公式2.3示例 2.3.1分子（即：语义相似性部分）如何计算：2.3.2分母如何计算2.3.3阈值参数调节方法2.4结语在做自然语言处理的过程中，文本相似在有很重要的应用，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，这时候就需要把类似的句子归到一起，这里
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2023-09-05 10:00:00
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