在这篇博文中，我将详细记录如何利用 PyTorch 计算样本之间的相似性，同时探讨相关的备份策略、恢复流程和灾难场景等方面的技术策略，以确保数据的安全性和可恢复性。
备份策略
为确保我们的模型和数据在计算样本相似性时的安全性，我们制定了一项备份策略。这里展示了备份的周期计划，用甘特图进行可视化。
```mermaid
gantt
title 备份策略
dateFormat
不断的迭代更新，项目中不可避免的会出现一些重复的代码，这可能是CTRL C + CTRL V造成的，也有可能是因为不同的项目成员重复造轮子造成的。为了保证项目代码的质量，应尽早对项目进行代码重复率的管控。一般的重复代码有一下几类：完全一致的代码或者只修改了空格和评论结构上和句法上一致的代码，例如只是修改了变量名插入和删除了部分代码功能和逻辑上一致的代码，语义上的拷贝在技术上，重复代码检测主要有以下
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2023-11-18 21:39:25
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在现代应用和系统中，文本相似性计算扮演着越来越重要的角色。尤其是在数据库中存储大量文本时，如何快速、准确地评估不同文本间的相似性，成为一个亟待解决的问题。本文将详细阐述如何在 MySQL 数据库中进行文本相似性计算的过程。
### 用户场景还原
在某个文档管理系统中，用户面临检索大量文档时，无法快速找到内容相似的文档。此时，用户可通过输入某一文本，系统应能找到在语义上或内容上与之相似的文本，为提
AI项目体验地址 https://loveai.techFeature文本向量表示字词粒度，通过腾讯AI Lab开源的大规模高质量中文词向量数据(800万中文词)，获取字词的word2vec向量表示。https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html句子粒度，通过求句子中所有单词词嵌入的平均值计算得到。篇章粒度，可以通过gensim库的doc2vec得到
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2023-07-21 15:13:41
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simtext库介绍simtext库可以计算两文档间四大文本相似性指标，分别为：Sim_Cosinecosine相似性Sim_JaccardJaccard相似性Sim_MinEdit最小编辑距离Sim_Simple微软Word中的trackchanges具体算法介绍可翻看Cohen,Lauren,ChristopherMalloy&QuocNguyen(2018)第60页安装```pipi
原创
2020-12-30 16:50:50
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以下学习笔记来源于 Coggle 30 Days of ML（22年1&2月） 链接：https://coggle.club/blog/30days-of-ml-202201比赛链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45/0/task-definition赛题介绍文本相似度旨在识别两段文本在语义上是否相似。文本相
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2024-08-05 14:22:52
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# PaddleNLP文本相似性
## 引言
在自然语言处理领域，文本相似性是一个重要的任务，用于判断两段文本之间的语义相似程度。PaddleNLP是一个开源的自然语言处理工具库，提供了许多常用的NLP任务的预训练模型和工具。其中，文本相似性任务也受到了很好的支持。
本文将介绍如何使用PaddleNLP进行文本相似性任务，并通过代码示例演示其用法。
## 文本相似性任务
文本相似性任务旨
原创
2024-06-23 04:59:58
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集合模型向量空间模型局部敏感哈希minhashsimhash主题模型参考相似性计算常常是聚类分析、数据去重、信息检索以及推荐系统的一个基础工具，这里列举了一些常用的特征提取和相似性计算方法。集合模型基于集合模型的相似度计算可以先使用所谓k-Shingling的办法，对一个句子或者文档做切片，对于中文文档可以把每个汉字当作一个token，每k个token作为一个切片，然后对得到的切片集合计算Jacc
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2023-08-01 17:26:35
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『行远见大』短文本相似度计算 baseline 78.416%项目简介文本相似度作业 baseline，各位同学可在此基础上调优。向开源致敬！大家好，我是行远见大。欢迎你与我一同建设飞桨开源社区，知识分享是一种美德，让我们向开源致敬！2021年7日打卡营大作业大家好，这里是2021年7日打卡营大作业，本次作业内容为实现文本相似度任务，通过课上所学知识，实现文本相似度任务的代码。目前已经给出了基于S
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2024-08-26 21:12:24
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# 余弦相似性与 PyTorch 实现
在机器学习和数据挖掘领域，衡量不同对象间的相似性是一项重要的任务。余弦相似性是一种流行的相似性度量方法，常用于比较文本、图像或其他高维数据。本文将探讨余弦相似性的原理，并提供一个基于 PyTorch 的实现示例。
## 余弦相似性的原理
余弦相似性主要用于度量两个非零向量在向量空间中的相似度。给定两个向量 \( A \) 和 \( B \)，其余弦相似
原创
2024-10-24 05:07:16
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互联网网页存在大量的重复内容网页，无论对于搜索引擎的网页去重和过滤、新闻小说等内容网站的内容反盗版和追踪，还是社交媒体等文本去重和聚类，都需要对网页或者文本进行去重和过滤。最简单的文本相似性计算方法可以利用空间向量模型，计算分词后的文本的特征向量的相似性，这种方法存在效率的严重弊端，无法针对海量的文本进行两两的相似性判断。模仿生物学指纹的特点，对每个文本构造一个指纹，来作为该文本的标识，从形式上来
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2024-01-06 19:34:22
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下载包# source('http://bioconductor.org/biocLite.R')# options(BioC_mirror='http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/')# biocLite('estimate')# library(GSVA)# browseVignettes('GSVA')# browseVignettes('estimat...
原创
2021-06-11 16:03:34
684阅读
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. 前言之前介绍了DSSM算法，它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度，本文用CNN的结构对数据进行降维。2. CNN-DSSMCNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度2.1 CNN-DSSM架构CNN-DSSM的架构图如下：输入：\(
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2023-08-05 16:15:28
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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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# Simhash 文本相似性检测在 Java 中的实现
## 引言
在文本处理领域，Simhash 是一种用于快速检测文本相似性的方法。它通过将文本转换为一个固定长度的哈希值，然后比较这些哈希值之间的差异来判断文本是否相似。对于刚入行的开发者来说，实现 Simhash 算法可能有些复杂，但不用担心，本文将详细指导你如何在 Java 中实现 Simhash 文本相似性检测。
## 步骤概览
原创
2024-07-27 10:27:30
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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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Abstract短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性，很多领域内都有它的身影，比如：信息检索（information retrieval）、问答系统（question answering system）、对话系统（dialogue system）。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的一些文本匹配算法。首先会介绍一下 DSSM 模型，它使用神经网络将文本表示为特征向量，然后使
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2023-12-05 20:28:49
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# 文本相似性算法开源代码HanLP
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似性算法是一种常见的任务，用于衡量两个文本之间的语义相似程度。HanLP是一个开源的中文自然语言处理工具包，提供了多种算法和模型，包括文本相似性计算。本文将介绍HanLP中的文本相似性算法以及使用示例。
## HanLP简介
HanLP是由中国人民大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的一款优秀的开源NLP工具包。它提
原创
2023-12-09 08:14:12
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概述在信息爆炸时代，人们迫切希望从海量信息中获取与自身需要和兴趣吻合度高的内容，为了满足此需求，出现了多种技术，如：搜索引擎、推荐系统、问答系统、文档分类与聚类、文献查重等，而这些应用场景的关键技术之一就是文本相似度计算技术。因此了解文本相似度的计算方法是很有必要的。文本相似度定义文本相似度在不同领域被广泛讨论，由于应用场景不同，其内涵有所差异，故没有统一、公认的定义。Lin从信息论的角度阐明相似
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2024-04-11 19:45:59
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# 使用PyTorch实现余弦相似性
余弦相似性是评估两个非零向量在一定空间中相似度的常用指标。它计算的是两个向量的夹角余弦值，值域在-1到1之间。值越接近1，表示两个向量越相似。在机器学习和自然语言处理任务中，余弦相似性被广泛应用于文本相似度计算、推荐系统等领域。
在本文中，我们将通过以下几个步骤使用PyTorch实现余弦相似性。
## 流程步骤
以下是实现余弦相似性的主要步骤：
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原创
2024-09-14 04:42:17
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