比较两个文件中的文本相似(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;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 = "";
转载 2023-06-27 09:02:13
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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,说明个体间相似越小,相似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,来计算文本相似。下
转载 2023-08-05 16:56:03
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遇到这样一个需求,需要计算两个文本内容的相似,以前也接触过,下面列举几种方式,也是我在网上查了很多内容整理的,直接上代码,供大家参考,如果你也有这样的需求,希望能帮到你: 内容目录1、字符矩阵标记对比2、海明距离计算,对比相似3、Jaccard计算 1、字符矩阵标记对比public static void main(String[] args) { String aa = "在线作业成
计算文本相似方法文本相似计算方法可以分为两大类:基于深度学习的方法和基于非深度学习的方法。 虽然小的我在自然语言处理与交互部,但我只是个开发,不是算法,所以这里采用简单的非深度学习的方法。 常用的几个计算方法:余弦相似、最小编辑距离。。。。。 由于场景比较简单,所以并没有对文本进行分词,如果有需要,可以用jieba,hanlp等等余弦相似private static double get
简介        针对文本相似判定,本文提供余弦相似和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。余弦相似原理      &nb
 目录一、前言二、关于SimHash补充知识一)、什么是海明距离二)、海明距离的应用三)、什么是编辑距离三、SimHash算法的几何意义和原理一)、SimHash算法的几何意义二)、SimHash的计算原理 三)、文本相似计算四、Java通过SimHash计算文本内容相似代码示例一)、新增依赖包二)、过滤特殊字符三)、计算单个分词的Hash值四)、分词计算向量五)、获取标
我正在做一个Java项目,我必须做一个文本相似程序。我想要采取2个文本文档,然后将它们相互比较并获得相似之处。他们是如何相似的。我稍后会放一个已经有数据库的人可以找到这些单词的同义词,并通过文本来查看文本文本中的一个作者是否只是将文字改为其他同义词,而文本完全相同。同样的事情上升或下降移动的paragrafs。是的,这是一个plagarism程序…我想从你那里听到你会推荐什么样的算法。我在这里和其
最近帮很多本科毕业生做文本数据分析,经常遇到的一个需求是计算文档相似。思路:抽取语料(所有文档)中的词语,构建词典(词语与数字对应起来)。根据构建的词典对每个文档进行重新编码(将文档转化为向量)。使用余弦计算相似下面的corpus是我在知乎live随便找到的几个评论,拿来当做测试的例子。好像数据不怎么好玩,大家跟着一起凑合凑合吧。corpus = ['老师讲的很好很全面干货很多','讲述的很好
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 计算相似理论知识两篇中文文本,如何计算相似相似是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似就很简单了,欧式距离、余弦相似等等各种方法,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
转载 2023-11-27 13:50:56
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简介针对文本相似判定,本文提供余弦相似和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。余弦相似原理余弦定理:            &nbsp
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
文章目录1. 余弦相似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
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
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1、欧式距离2、
常见文本相似计算方式及代码文本相似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计算方式及其实现 Github余弦相似:余弦相似是纯数学中的概念,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
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计算方面的应用,文本相似可以用于搜索引擎、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.文本相似计算所谓文本相似计算,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
### 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,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,
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匹配程度。至
MatchZoo是一个Python环境下基于TensorFlow开发的开源文本匹配工具,让大家更加直观地了解深度文本匹配模型的设计、更加便利地比较不同模型的性能差异、更加快捷地开发新型的深度匹配模型。就我的理解,MatchZoo是实现了主要思想为孪生网络的深度模型文本匹配包含了文本相似文本蕴含、问答匹配等问题,在这里,我会简单的使用微软公开的MSR数据集进行相似计算解说,代码由本人参考mat
目录 1. 文本相似问题与应用2. 文本相似模型介绍3. 实战:基于Python实现编辑距离4. 实战:基于simhash实现相似文本判断5. 实战:词向量Word AVG1. 文本相似问题与应用文本相似问题文本相似问题包含:词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似问题;以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似问题,这里的相似指的是语义的相似。这些问题的难度递增
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