深度文本匹配方法近期在看有关于相似文本检索的论文，但是发现这个方向模型和论文太多，为了方便自己看，简单做了个整理。匹配方法可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型（基于表示）基于单语义文档表达的深度学习模型主要思路是，首先将单个文本先表达成一个稠密向量（分布式表达），然后直接计算两个向量间的相似度作为文本间的匹配度。基于多语义文档表达的深度学习模型（基于交互）基于多语义的文档表达的深度学习模
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2023-07-06 15:11:32
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一、任务概述文本匹配任务，是NLP四大任务之一，主要指的是针对两个句子语义相关性，落地应用场景很广泛，对话系统，搜广推、QA问答系统等等。例如在QA问答系统中，举一个很常见的做法，用户假设说，“苹果电脑怎么下载软件”，后台的数据库有成千上万的query-answer的pair对，我们需要从成千上万的候选中，找出一个最佳的匹配对，给用户反馈answer。此时，我们的语义相似度计算的准确性就显得很重要
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2023-10-17 19:44:23
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传统的文本匹配技术有BoW、VSM、TF-IDF、 BM25、Jaccord、SimHash等算法1、TF-IDF算法介绍 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘
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2023-10-15 23:03:26
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Python re正则匹配中文，其实非常简单，把中文的unicode字符串转换成utf-8格式就可以了，然后可以在re中随意调用。unicode中中文的编码为/u4e00-/u9fa5，因此正则表达式u”[\u4e00-\u9fa5]+”可以表示一个或者多个中文字符。>>> import re
>>> s='中文：123456aa哈哈哈bbcc'.decode(
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2023-06-30 09:43:56
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文本匹配模型汇总1 DSSMDSSM是2013年提出来的模型主要应用场景为query与doc的匹配，在这之前，用的更多的还是一些传统的机器学习算法，例如LSA，BM25等。DSSM也算是深度学习在文本匹配领域中的一个先驱者，接下来我们会先从其结构开始讲起，并简单介绍下其变体。1.1 模型 Term Vector是文本转向量后的值，论文中作者采用的是bag-of-words即词袋模型。然后是Word
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2023-12-24 10:07:57
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文章目录注意力机制是怎么工作的注意力机制的类型构建Transformer模型Embedding层注意力机制的实现Encoder实现Decoder实现Transformer实现导入数据并分词初始化模型推理 注意力机制的主要思想是将注意力集中在信息的重要部分，对重要部分投入更多的资源，以获取更多所关注目标的细节信息，抑制其他无用信息；在注意力机制的背景下，我们将自主性提示称为查询(Query)。对于
# 文本匹配任务的实现与应用
文本匹配是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，它的目标是确定两个文本之间的相似性。在许多应用场景中，比如搜索引擎、推荐系统和问答系统，文本匹配都起着至关重要的作用。本文将介绍一种简单的文本匹配方法，使用Python语言进行实现，并结合具体的代码示例进行说明。
## 1. 文本匹配任务的定义
文本匹配通常包括两个主要任务：
- 判别两个句子是否表达了相同的
# Python文本模糊匹配实现指南
## 引言
在实际的开发中，经常会遇到需要对文本进行模糊匹配的情况，比如在搜索引擎中进行关键词模糊匹配、在数据处理中进行字符串相似度计算等。本文将介绍如何使用Python实现文本模糊匹配，并通过实例代码来帮助你理解每一步的操作。
## 流程概览
下面是一个实现文本模糊匹配的整体流程示意图。
```mermaid
erDiagram
文本模糊匹配
原创
2023-10-27 13:16:03
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# Python DataFrame 文本匹配实战指南
## 一、流程概述
在数据分析和处理过程中，文本匹配是一个常见的需求。通过使用 Python 的 Pandas 库，我们可以高效地进行文本数据的匹配。以下是实现文本匹配的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建 DataFrame |
| 3 |
# Python如文本匹配
## 1. 概述
文本匹配是指在一段文本中寻找特定的模式或者关键词。在现代信息爆炸的时代，文本匹配成为了一项重要的任务，被广泛应用于各个领域，如自然语言处理、信息检索、文本挖掘等。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方式来进行文本匹配，本文将介绍其中几种常见的方法。
## 2. 正则表达式
正则表达式是一种用于描述字符串模式的工具，它可以通过一种描述性
原创
2023-10-25 09:03:26
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# Python 文本行匹配
## 1. 介绍
文本行匹配是指在一段文本中查找特定模式的行。在Python中，我们可以使用正则表达式和字符串方法来实现文本行匹配。本文将介绍如何使用这些方法来实现文本行匹配，并提供代码示例。
## 2. 正则表达式匹配
正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可以用于匹配文本中的某种模式。在Python中，我们可以使用re模块来使用正则表达式进行文本行匹配。
原创
2024-01-12 03:34:55
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# 使用Python和Jieba进行文本匹配的完整指南
文本处理和分词是许多自然语言处理任务中的关键步骤。在Python中，Jieba是一个流行的中文分词库，适合初学者使用。本文将向您展示如何使用Jieba进行文本匹配的基本流程，并配合代码示例进行详细讲解。
## 流程概述
以下是实现文本匹配的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----- |
| 1 | 安装所需库
原创
2024-09-10 07:09:12
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本文是我的匹配模型合集的其中一期，如果你想了解更多的匹配模型，欢迎参阅我的另一篇博文匹配模型合集所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介DSSM是2013年提出来的模型论文地址主要应用场景为query与doc的匹配，在这之前，用的更多的还是一些传统的机器学习算法，例如LS
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2023-11-06 12:38:04
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文本匹配，顾名思义，就是描述两段文本之间的关系，是否指向同一语义；比如两句话是否描述同一件事，或者两句话是否是上下文/问题与答案的关系。例：小宝宝生病怎么办狗宝宝生病怎么办明天天气怎么样明天预报有雨先帝创业未半而中道崩殂今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重等，但
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2024-04-07 20:34:47
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最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法，分为正向和逆向，原理都是一样的。正向最大匹配算法，故名思意，从左向右扫描寻找词的最大匹配。首先我们可以规定一个词的最大长度，每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配，如果没有找到，就缩短长度继续寻找，直到找到或者成为单字。实例：S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5 ,S2= "
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2023-09-05 10:14:26
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6. 字符串忽略大小写的搜索替换 >>> text = 'UPPER PYTHON, lower python, Mixed Python'
>>> re.findall('python', text, flags=re.IGNORECASE)
['PYTHON', 'python', 'Python']
>>> re.sub('python
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2023-08-21 00:24:42
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文本匹配是NLP中的重要基础任务，宽泛的讲，任何评判两句话之间关系的问题都可视为文本匹配问题。其应用领域包括但不限于：（1）句子相似度（sentence similarity）/句子复述（paraphrase identification）判断两段文本是否为含义相同，这是一个典型的二分类问题（2）然语言推理（Natural Language Inference）/文本蕴含识别（Textual En
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2023-12-14 01:49:13
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文本匹配工具RuleFinder 文本匹配工具是一个用于快速编写匹配规则，提取文本的工具。 源码地址： https://github.com/xmxoxo/RuleFinder当前版本号：0.1.12update: 2020/6/12本工具包括：类库，规则编辑器，批量提取器。RuleLib.py 类库，可自行引用到项目中使用；
RuleEditor.py 规则编辑器，基于flask的WEB应用，
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2023-11-26 11:11:03
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思路：首先遍历循环文件夹，输出地址判断是否读对了文件，读取出文件中的内容，用正则匹配的模式匹配匹配出对应的字段，将两个匹配出来的列表字段合并，去重，写入目标文件夹中。import re # 导入正则包
import os
path = "D:\腾讯QQ\QQ下载\资源" # 文件夹目录
files = os.listdir(path) # 读取文件夹目录
allresult = [] # 定义
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2023-06-01 10:43:16
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有时候面对下面这个示例文本的整理时，使用正则表达式去除不需要的内容，往往高效简洁
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2023-06-09 08:52:01
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