# Python 语义相似性科普
在自然语言处理(NLP)中，语义相似性是衡量两个文本片段语义内容相似程度的一个重要概念。它广泛应用于信息检索、文本分类、推荐系统、问答系统等领域。Python作为一门强大的编程语言，提供了众多工具和库，以便于我们计算和处理语言的语义相似性。
## 什么是语义相似性？
语义相似性衡量的是两个文本在意义上的接近程度。例如，句子“猫在树上”和“猫在屋顶上”在表面结
这篇文章，专门讲语义相似度问题。先看场景：scene(一)：用户通过大众点评，线上约了餐馆，就餐后在上面发表了很多评论，评论中涉及了大量的餐馆的问题，比如菜品质量，酒店卫生，服务等等。现在需要抽取之中的要点，然后反馈给商家。scene(二)：KB_QA的两个问题：①获取question的语义表示②把语义表示转换成知识图谱的能够理解的语言逻辑形式。无论是核心推导链还是向量建模，核心都是questio
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2023-09-18 10:20:00
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语义相似度任务概述语义相似度，顾名思义，主要是为了衡量两个句子之间的相似度，来自天池新冠疫情相似句判定大赛的例子：相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部发炎是什么引起的不相似句：肺部发炎是什么原因引起的-肺部炎症有什么症状一般都会有非常明确的案例告诉我们，什么叫做相似，什么叫做不相似，这个有非常明显的场景愿意，还是上面那句话，在判断query意图上，如果是判断大粒度意图的话(是否是医疗问句)
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2023-10-19 18:11:20
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词嵌入（word embeddings）常用于计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法。分布式向量或词嵌入向量基本上遵循分布式假设，即具有相似语义的词倾向于具有相似的上下文词，因此这些词向量尝试捕获邻近词的特征。分布式词向量的主要优点在于它们能捕获单词之间的相似性，使用余弦相似性等度量方法评估词向量之间
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2023-10-10 10:25:54
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命名实体规范化理论部分（相似度、对比学习、sentencebert）一、应用1、推广搜：类似推荐算法，召回相似向量表征的文本2、求余弦相似度：两个词（句）向量求语义相似度二、语义相似度相似度有两种，一种是语义相似度，一种是拼写相似度。语义相似度指两个字（词）的语义相似程度，例如猪和豚就是语义相似的，但是它两在拼写上差别很大。拼写相似度指拼写上的很近，比如一句话只需要变一个字，变一次，就变成另一句。
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2023-12-08 11:43:48
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# 语义相似性监测：NLP 的前沿技术
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，理解和比较文本的相似性已成为一个重要任务。特别是在诸如文本检索、信息提取和问答系统等应用中，语义相似性监测能够帮助我们更好地理解人类语言中的微妙差异。本文将深入探讨语义相似性监测的基本概念，并通过代码示例展示其在实用场景中的应用。
## 语义相似性监测是什么？
语义相似性监测是指通过算法来判断两段文本之间的语
# NLP 句子语义相似性探秘
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域，其目的在于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在众多 NLP 任务中，句子语义相似性（Sentence Semantic Similarity）是一个重要的研究方向，旨在量化两句话的语义相似程度。本文将介绍句子语义相似性的基本概念、应用场景，以
所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主要用于语料的召回和粗排。作者&编辑 | 小Dream哥 1 DSSM的提出 较早期的语义匹配模型都是基于关键词的匹配，例如LSA等，无法匹配语义层面的信息。基于此，DSSM（Deep S
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2023-10-16 17:06:36
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Linguistic Features · spaCy Usage Documentation词向量和语义相似度相似性是通过比较词向量或词嵌入、词的多维意义表示来确定的。单词向量可以使用像word2vec这样的算法生成，通常是这样的array([2.02280000e-01, -7.66180009e-02, 3.70319992e-01,
3.28450017e-02, -
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2024-08-10 11:37:30
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摘要本文基于接着多语义匹配模型[1]和BERT匹配模型[2]介绍一些多维度语义交互匹配模型，包括2017 BiMPM模型[3]和腾讯出品的2018 MIX[4]。这些方法的核心特征都是在多语义网络的基础上，从多视角提出新增特征维度，新增多信道信息交叉，构造attention等方式，而后拼接特征或者通过卷积变换通道方式整合特征，一般效果都会超过之前介绍的ESIM模型[1]。本文结合实际
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2023-11-10 22:19:44
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作者要，例如Google搜索、Spotify的Podcast搜索、Home Depot的产品搜索等。语义文本相似性（STS）问题试图比较两个文本，并确...
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2023-01-07 16:47:54
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# Python 根据语义进行相似性比较
在自然语言处理（NLP）领域，语义相似性比较是一个重要的任务。它可以帮助我们衡量两个文本的相关程度，通常用于文本分类、信息检索、推荐系统等场景。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 以及一些常见的库来进行语义相似性比较。
## 语义相似性比较的概念
语义相似性比较旨在量化两个文本在语义层面的相似性。与传统的基于字符串的相似性比较不同，语义比
矩阵树定理 Matrix Tree
矩阵树定理主要用于图的生成树计数。
看到给出图求生成树的这类问题就大概要往这方面想了。
算法会根据图构造出一个特殊的基尔霍夫矩阵\(A\)，接着根据矩阵树定理，用\(A\)计算出生成树个数。
1.无向图的生成树计数
对于给定的可含重边的连通无向图\(G\)，求其生成树的个数。求法如下：
定义度数矩阵\
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2024-01-13 21:40:19
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作者 | 周俊贤 整理 | NewBeeNLP上一篇文章，讨论了语义匹配的语义场景，NLP 语义匹配：业务场景、数据集及比赛这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。为了方便，还是从狭义的语义匹配的场景出发，输入一对句子，输出这对句子相似性（回
1. BERT 语义相似度BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Predictio
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2024-06-24 06:25:47
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词语语义的相关关系和相似关系量化语义相关关系和相似关系 自然语言处理中，词语的语义关系包括有相似关系和相关关系，语义相似关系例如汽油和柴油之间的关系，语义相关关系例如鼠标和键盘之间的关系。国内博客基本找不到关于这一类关系挖掘的研究，今天抽空写点记录一下。word embedding的缺点 &nb
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2024-08-02 12:24:49
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# Python 相似性矩阵
相似性矩阵在数据分析和机器学习中起着重要的作用。它可以帮助我们衡量和比较不同数据点之间的相似性。在Python中，我们可以使用各种库和算法来计算和构建相似性矩阵。本文将介绍相似性矩阵的概念，讨论一些常用的相似性度量方法，并提供代码示例来演示如何计算和可视化相似性矩阵。
## 什么是相似性矩阵？
相似性矩阵是一个方阵，其中的元素表示不同数据点之间的相似度。它可以用
原创
2023-09-14 04:31:54
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## Python中的图像相似性
在图像处理领域，图像相似性是一个非常重要的概念。图像相似性可以用来比较两幅图像之间的相似程度，通常被用于图像检索、图像分类和图像去重等领域。在Python中，我们可以利用一些库来计算图像之间的相似性，如OpenCV和PIL。
### 图像相似性的计算方法
图像相似性的计算方法有很多种，常用的包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、结构相
原创
2024-06-01 07:18:39
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# 图像相似性与 Python 的应用
在计算机视觉领域，图像相似性是一个重要的话题。我们经常需要判断两幅图像是否相似，或者在一幅图像中找到与另外一幅图像最相似的区域。本文将介绍如何使用 Python 来实现图像相似性检测，并提供具体的代码示例。
## 什么是图像相似性？
图像相似性是指两幅图像之间的相似程度。相似性可以通过多种方式进行度量，包括：
1. **视觉相似性**：肉眼可见的相似
# Python空间相似性
在数据分析和机器学习领域，我们经常会遇到需要计算不同空间之间的相似性的问题。在Python中，我们可以使用一些库来计算空间相似性，比如numpy和scikit-learn。本文将介绍如何使用这些库来计算空间相似性，并给出代码示例。
## 什么是空间相似性
空间相似性是指两个向量或矩阵之间的相似程度。在数据分析中，我们通常使用空间相似性来比较不同数据点之间的相似性。
原创
2024-03-24 06:02:26
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