比较两个文件中的文本的相似度(纯文本文件)；5种文件：word、excel、ppt、pdf、txt；提取5中文件中的所有文本，作比对。计算相似度；1.读取文件1).读word文件//读取 word path参数为文件绝对路径// word2003转换为2007public String readWord(String path) {
String buffer = "";
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2023-06-27 09:02:13
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### 背景介绍文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。信息检索：在信息检索领域的很多应用中，
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2023-10-28 13:50:48
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本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。0.文本相似度计算所谓文本相似度计算，是指给定两个文本（一般为字符串），并通过算法给出其相似度幅度的衡量，一般计算结果为0-1之间的值，下面简单介绍几种，较为传统和常见的文本相似度
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2023-08-08 14:38:35
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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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接上文继续总结，上篇文章主要总结了文本的一些处理算法，这篇文章主要总结文本如何进行表示。目录一、Word Representation1、单词的表示one hot representation（one hot encoding） 2、句子的表示1）boolean方法 2）count based representation二、 计算两个句子之间的相似度1、欧式距离2、
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2024-04-25 11:10:39
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常见文本相似度计算方式及代码文本相似度的计算广泛的运用在信息检索，搜索引擎, 文档复制等处：因此在各种不同的情况与任务中，有不同的文本相似度计算。近期在处理搜索引擎的相关项目下面介绍一下我们主要使用的相似度计算方式及其实现 Github余弦相似度:余弦相似度是纯数学中的概念，首先，将进行计算的两个str中的word抽取出来，用作非重复词库。遍历词库，将两个句子的表示向量化： 每个向量长度为 词库大
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2024-06-13 08:57:46
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简介针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。余弦相似度原理余弦定理：  
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2023-11-23 22:56:51
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github:https://github.com/worry1613/csdn-blog-recommend数据集下载地址 https://pan.baidu.com/s/1qzJDmpzAMe1vmtvuCXSfIw数值型数据相似度计算可以用那些传统的算法，余弦，欧氏，Jaccard，曼哈顿，传统算法总共11种。这些算法都是处理数值型数据的，可现在是文本比较，没有数字，怎么用这样算
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2024-08-23 19:47:39
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步骤分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的，所有词放
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2023-11-27 13:50:56
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文章目录1. 余弦相似度2. TF-IDF模型2.1 词频TF的计算方法2.2 反文档频率IDF的计算方法2.3 TF-IDF的计算方法3. 基于语义相似度的计算 —— DSSM4. LSI/LSA模型5. LDA模型6. 编辑距离计算7. 杰卡德系数计算8. Word2Vec计算9. BM25 NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本
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2023-08-04 14:19:10
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相似度计算关键组件相似度计算方法有2个关键组件：表示模型、度量方法。 常见的文本表示模型和相似度度量方法 前者负责将物体表示为计算机可以计算的数值向量，也就是提供特征。后者负责基于前面得到的数值向量计算物体之间的相似度。欧几里得距离、余弦距离、Jacard相似度、最小编辑距离距离的度量方式欧几里得距离 使用python计算欧式距离：
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2023-07-19 16:10:43
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1. 使用simhash计算文本相似度2. 使用余弦相似度计算文本相似度3. 使用编辑距离计算文本相似度4. jaccard系数计算文本相似度文本相似度计算常用于网页去重以及NLP里文本分析等场景。文本相似度，可以分为两种，一种是字面相似度，另一种是语义相似度。本文记录的是文本的字面相似度的计算及实现，语义相似度计算则需要海量数据去计算语义值，较为复杂。最常用的且最简单的两种文本相似检测方法：局部
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2023-10-04 11:11:46
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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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由于本文设计较多知识点，在编写代码之前需要搞清楚这些知识点的含义。1。知识点解释Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 gensim 以“文集”——文本文档的集合
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2024-02-20 23:04:36
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文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。文本相似度常用的计算方法有TF-IDF、LSI、LDA等。1.TF-IDF模型TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种统计方法，用以评估某一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随
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2023-09-04 23:30:38
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文本匹配相关知识整理【更新中】短文本匹配一、无监督方式word2vector + 相似度计算BM25二、有监督方式Siamese Network匹配聚合网络三、预训练语言模型有监督方式 + 无监督方式Sentence-BERT文本匹配常见思路（不写trick） 本人由于前段时间参加了讯飞中文重复问题识别挑战赛，对文本匹配这个方向做一下简单的梳理，方便参考学习以及面试。短文本匹配短文本匹配即计算两
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2023-11-30 17:15:53
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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。
对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小，来计算文本的相似度。下
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2023-08-05 16:56:03
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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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文章目录1 基本概念1.2 基于词袋模型的基本思路2 词条相似度：word2vec2.1 目前主要使用gensim实现相应的算法3 文档相似度3.1 基于词袋模型计算文档相似度3.2 doc2vec4 文档聚类 1 基本概念文本相似度主要用于各种搜索引擎的类似文章的推荐，或者购物网站的类似商品推荐，点评网站/微博微信平台上的类似内容推荐1.2 基于词袋模型的基本思路如果两个文档/两句话的用词越相似
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2023-11-18 13:26:16
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文章目录## Part4 文本相似度匹配### 背景介绍### 数据说明### 评估方式### 学习打卡- 任务1：数据集读取- 任务2：文本数据分析- 任务3：文本相似度（统计特征）- 任务4：文本相似度（词向量与句子编码）- 任务5：文本匹配模型（LSTM孪生网络）- 任务6：文本匹配模型（BERT模型）### 其他学习资料 ## Part4 文本相似度匹配### 背景介绍文本语义匹配是自然
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2023-11-14 13:37:22
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