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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# Python 分组聚合文本
在数据处理和分析中，经常需要对大量文本数据进行分组聚合操作。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现这一目的。本文将介绍如何使用Python实现文本数据的分组聚合，并通过示例代码演示具体操作过程。
## 文本数据分组聚合的重要性
在处理文本数据时，通常需要对数据进行分组聚合，以便更好地理解数据的特征和规律。分组聚合可以帮助我们快速对数据进
原创
2024-06-27 06:23:33
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python3.9版本的合并txt文件数据 本人使用的是linux的centos主机，因为自带pytho2.7卸载不方便，所以加装了python3.9的版本,并且设置了python3对应的路径为python3.9的版本。第一种方法 列表 执行命令为python3 tset.pytest.py里面的内容'''第一步——打开文件'''
open1 = open('book1.txt', 'rb')
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2023-09-04 13:06:39
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对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析的一个重要环节，将数据集准备好后，接下来的任务就是计算分组统计或深成透视表GroupBy技术(分组)创建一个GroupBy对象，再调用GroupBy的各种方法计算相关数据df = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
'key2' : ['one',
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2023-10-14 02:03:23
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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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目标：针对给定输入文本与文本库，计算得出文本库中与输入文本最相似的文本实现帖：对于人类，两句话的相似性一般都从语义上进行考虑，大白话说就是”这两句话说的是同一件事儿/同一个意思“。相似的句子可能会有相似的语法。对于当前的计算机来说，已经用标点符号等区分开了句子与句子，但如何理解、表达句子的意思是个难题，也就是需要人工定义语义的概念。另外，人类语言世界中的句子通常都有一定的使用环境，但到了计算机系统
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2024-02-04 13:17:47
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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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背景文本相似度旨在识别两段文本在语义上是否相似。文本相似度在自然语言处理领域是一个重要研究方向，同时在信息检索、新闻推荐、智能客服等领域都发挥重要作用，具有很高的商业价值。目前学术界的一些公开中文文本相似度数据集，在相关论文的支撑下对现有的公开文本相似度模型进行了较全面的评估，具有较高权威性。因此，本开源项目收集了这些权威的数据集，期望对模型效果进行综合的评价，旨在为研究人员和开发者提供学术和技术
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2023-11-30 11:08:23
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# 实现Python文本对比相似度
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要比较文本相似度的情况。在Python中，可以利用一些库来实现文本对比相似度的计算。现在有一位刚入行的小白向你请教如何实现这个功能。接下来，我将为你详细介绍实现Python文本对比相似度的步骤，并提供相应的代码示例。
### 步骤
首先，我们来看一下整个实现文本对比相似度的流程，可以用以下表格展示：
``
原创
2024-04-24 04:37:44
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# 相似文本去重的Python实现
在现代的信息时代，数据的快速增长使得文本去重成为了一个重要的问题。尤其在处理海量文本数据时，如何有效识别和去除相似文本显得尤为重要。本文将介绍相似文本去重的基本流程，并给出Python的代码示例，帮助大家理解这一过程。
## 1. 相似文本去重的现状与意义
文本去重的主要目的是删除重复或相似的文本，从而提高数据的质量，减少存储空间和计算成本。在内容推荐、搜
原创
2024-09-21 05:07:15
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在现代人工智能技术中，文本语义相似度是一个非常重要的研究方向。通过计算不同文本之间的语义相似性，我们可以实现智能搜索、文本分类、推荐系统等应用。在本文中，我将深入探讨如何通过 Python 来解决文本语义相似度的问题，并详细介绍涉及的技术方案和实现过程。
## 协议背景
在过去的几十年里，文本语义相似度的研究历经多次迭代，从最初基于字符串匹配的简单方法发展到如今的深度学习和自然语言处理技术。这
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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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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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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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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文本相似度对比计算代码获取-更多实战项目见文章底部官网数据格式以及内容代码流程以及设计加载读取数据处理文本数据文本数据对比全部代码示例 本文主要解决的问题是给定一个语料库，这里语料库记录对比的问题，然后用户输入文本，计算语料库中哪一条文本与用户输入最为相似。 数据格式以及内容语料库主要用来做参考对比的基础数据，数据格式如下（base_content.csv）：,key_text
0,我今天用了
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2023-12-10 11:54:52
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编程：所用python的包下的gensim。 编程路径： 1.读取文档 2.对要计算的文档进行分词 3.把文档按照空格整理成一个超长的字符串 4.计算词语出现的频率 5.对频率低的词进行过滤，如果文档过小就不用选，过大的话把频率过低的词过滤后，在更快计算 6.通过语料库建立词典 7.加载要对比的文档 8.将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量 9.对稀疏向量进行处理，获得新语料库 10.将
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2023-10-13 12:34:02
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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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文本相似度算法的对比及python实现前言通常我们有这样的需求：对两篇文章或者产品内容进行重复率查询。为了解决类似的问题，罗列了一些常见的相似度算法，用python代码实现。五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash + 海明距离。代码是一位前辈留下的，做一下整理分享出来。算法的具
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2023-08-30 12:35:19
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