论文介绍发表：2019，EMNLP论文题目：《Sentence-BERT：sentence embeddings using siaese BERT-networks》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.10084 Github:https://github.com/UKPLab/sentence-transformers适用领域：句向量生成语义相似度计算语义搜索无监
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2024-01-24 21:03:23
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短文本语义匹配/文本相似度框架(SimilarityNet, SimNet)，基于bow_pairwise模式及框架原理介绍 一、简介短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是百度一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。1.1 示例句子1 句子2 相似度
车头 如何 放置 车牌 前 牌照
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2024-01-18 21:16:02
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DSSM (Deep Structured Semantic Models)用于文本相似度匹配场景，是为了平衡搜索的关键词，和被点击的文本标题之间的相关性。论文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf目录1、DSSM原理1.1、wordha
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2023-12-10 15:17:34
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# 实现 Python 语义相似度模型的入门指南
在本文中，我将向你介绍如何构建一个简单的 Python 语义相似度模型。这个模型将帮助你计算两个文本之间的相似度，通常在自然语言处理（NLP）领域中非常有用。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 数据准备 |
| 3 | 文本预
1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic Models）深度学习架构。2. DSSM原理DSSM的原理很简单，通过搜索引擎里Query和Doc的海量的点击曝光日志，用DNN把Quer
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2023-11-10 02:30:02
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一、简介论文：Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data微软13年提出的计算文本相似度的深度学习模型，核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比
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2023-11-22 16:11:58
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1.语义相似定义两个任意的词语如果在不同的上下文中可以相互替换且不改变文本的语义的可能性越大，那么两者之间的相似度就越高，否则相似度就越低。22.语义距离定义：数值在0到正无穷，0表示相似度为1，正无穷表示相似度为0。检测方法： 1.基于世界知识。根据世界知识方法一般是利用一部同义词词典来计算词语语义距离，现在常用的同义词词典有同义词词林、WordNet 和 HowNet 等，其中同义林词林和 W
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2023-12-25 10:08:27
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1. 背景以搜索引擎和搜索广告为例，最重要的也最难解决的问题是语义相似度，这里主要体现在两个方面：召回和排序。在召回时，传统的文本相似性如 BM25，无法有效发现语义类 query-Doc 结果对，如"从北京到上海的机票"与"携程网"的相似性、"快递软件"与"菜鸟裹裹"的相似性。在排序时，一些细微的语言变化往往带来巨大的语义变化，如"小宝宝生病怎么办"和"狗宝宝生病怎么办"、"深度学习"和"学习深
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2023-09-06 17:59:16
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W~J~T~E一、基本方法在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，那么求句子相似度方法有哪些呢？ 编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算 1）Word2Vec：其实就是将每一个词转换为向量的过程 这里我们可以直接下载训练好的 Word2Vec 模型，模型的链接地址为：news_12g_baid
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2023-09-30 22:57:21
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# Python语义相似度算法模型
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，语义相似度算法模型在许多应用中变得至关重要，如搜索引擎、推荐系统和文本分析等。本文将介绍Python中实现语义相似度的基本方法，并通过代码示例来加深理解。
## 语义相似度简介
语义相似度指的是两个词语、短语或句子在语义上的相似程度。计算语义相似度的方法有很多，常见的包括基于词向量的方法（如Word2Vec、GloVe
原创
2024-09-25 03:47:23
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在当今的人工智能领域，自然语言处理（NLP）正扮演着越来越重要的角色。特别是在语义相似度模型的应用中，它们能有效地帮助我们理解和比较不同文本之间的相似性。本文将围绕构建和部署“nlp 语义相似度模型”的全过程进行详细探讨。
## 环境预检
在构建语义相似度模型之前，我们首先需要进行环境预检。此步骤确保我们的系统满足所有依赖要求。
首先，我们来看看兼容性分析，通过四象限图来展示各个依赖库之间的
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,
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2024-07-30 20:02:27
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用于自然语言推理的增强型 LSTMgithub: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/ESIM.py本文作者提出了基于LSTM的ESIM模型，该模型优于之前所有的模型。ESMI主要通过链式LSTM（作者也提到了Tree LSTM结构的模型HIM，但是不
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2023-11-28 12:34:48
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环境设置：SentenceTransformertransformersSentenceTransformers Documentation — Sentence-Transformers documentation (sbert.net)Sentence Transformer是一个Python框架，用于句子、文本和图像嵌入Embedding。这个框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入。然后，
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2024-02-10 06:53:52
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作者：刘子仪paper：tBERT: Topic Models and BERT Joining Forces for Semantic Similarity Detection分析语义相似度一直都是自然语言处理中的一个基础任务，在很多场景下例如问答系统，抄袭检测都有应用。这篇文章针对特定领域下的语义相似比较提出了结合topic models和BERT的tBERT模型。模型架构很简单，topic模
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2023-12-13 13:22:00
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本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3016291引言句子相
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2023-11-11 20:54:27
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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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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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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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文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bm25算法。 直接调用rank_bm25：im
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2024-06-03 11:06:34
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