编程：所用python的包下的gensim。 编程路径： 1.读取文档 2.对要计算的文档进行分词 3.把文档按照空格整理成一个超长的字符串 4.计算词语出现的频率 5.对频率低的词进行过滤，如果文档过小就不用选，过大的话把频率过低的词过滤后，在更快计算 6.通过语料库建立词典 7.加载要对比的文档 8.将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量 9.对稀疏向量进行处理，获得新语料库 10.将
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2023-10-13 12:34:02
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在处理数据时，有时需要找出数据中存在错误的数据或者对数据进行去重。对数据去重，如果存储在数据库中，我想一个sql就可以搞定，可是要找出数据中错误的数据，就比较困难，一般只能人工判断。举例：比如有一批账单中，存储的都是企业的名称，但想统计一下具体真正的有多少企业，我们可能会说，如果是数据库中，直接distinct一下不就出来了？对，我们可以使用distinct把重复的企业去掉，但是看看留下的企业名称
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2023-11-20 08:58:12
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目录 1. 文本相似度问题与应用2. 文本相似度模型介绍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. 文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含：词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似度问题；以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似度问题，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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2024-04-02 06:13:37
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# Python计算文本相似度的多种方法
在今天的信息时代，文本相似度的计算显得尤为重要。无论是在自然语言处理、推荐系统，还是在搜索引擎中，了解文本之间的相似性都有助于提升用户体验。本文将介绍几种常见的文本相似度计算方法，并提供相关的Python代码示例。
## 什么是文本相似度？
文本相似度是衡量两段文本在语义或结构上的相似程度。常用的方法包括：
1. 基于词的相似度（如余弦相似度）
2
原创
2024-10-01 10:11:44
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上一篇讲了如何利用ICTCLAS分词工具进行分词，这一次讲一下文本相似度计算，从字面上理解就是比较两个文本之间的相似性。在文本分类和聚类中都会用到文本相似度的计算。1.VSM在讲文本相似度之前，先讲一下VSM即向量空间模型，该模型将文档映射到向量空间中。假设文档用表示文档集中D中的第i个文本，则可以表示为：其中 可以有两种表达方式（1）布尔类型表达，用0或1表示该词条是否在中出现，即该词出现则为1
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2023-10-11 09:20:19
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个人项目：论文查重这个作业要求在哪里传送门https://github.com/asiL-tcefreP/-software-engineering-2/tree/master一、模块接口的设计与实现过程1.1 算法来源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
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2023-11-01 19:21:35
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文本相似度算法的对比及python实现前言通常我们有这样的需求：对两篇文章或者产品内容进行重复率查询。为了解决类似的问题，罗列了一些常见的相似度算法，用python代码实现。五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash + 海明距离。代码是一位前辈留下的，做一下整理分享出来。算法的具
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2023-08-30 12:35:19
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文本相似性工具安装 (python ,nltk , gensim)
我们需要安装三个主要的软件Python, NLTK和Gensim。后两个都是python的第三方插件。NLTK是一个基于Python的开源自然语言处理工具包，包含丰富的应用，可以用于自然语言处理的学习和算法的演示，比如去听用词，tokenize, stem，词性标注，句法分析，相似性计算等。Gensim是一个开放的工具包，用来
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2023-09-05 10:38:35
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关于使用tf-idf进行文本相似度的计算，个人觉得这两篇文章讲解的很好：，，大家可以去看一看。我在这里说一些自己在学习文本相似度的计算的过程中的一些感悟，以及一些自己的理解。如有不当之处，请予指正。首先应该明确，文本相似度计算就是将两个个体的特征向量化，然后通过余弦公式计算两者之间的相似性即可。（当然除了使用余弦相似度的方法，也可以用欧拉距离或者jaccard系数的方法来计算文本相似度，具体方法此
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2024-04-21 19:59:23
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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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0 引言 在自然语言处理任务中，我们经常需要判断两篇文档是否相似、计算两篇文档的相似程度。比如，基于聚类算法发现微博热点话题时，我们需要度量各篇文本的内容相似度，然后让内容足够相似的微博聚成一个簇；在问答系统中，我们会准备一些经典问题和对应的答案，当用户的问题和经典问题很相似时，系统直接返回准备好的答案；在监控新闻稿件在互联网中的传播情况时，我们可以把所有和原创稿件相似的文章，都看作转发，进而刻
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2023-08-10 15:15:19
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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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在计算文本相似项发现方面，有以下一些可参考的方法。这些概念和方法会帮助我们开拓思路。相似度计算方面Jaccard相似度：集合之间的Jaccard相似度等于交集大小与并集大小的比例。适合的应用包括文档文本相似度以及顾客购物习惯的相似度计算等。Shingling：k-shingle是指文档中连续出现的任意k个字符。如果将文档表示成其k-shingle集合，那么就可以基于集合之间的Jaccard相似度来
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2023-08-23 19:29:20
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参考：python文本相似度计算 原始语料格式：一个文件，一篇文章。 原始语料格式如下示例：
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2019-08-24 18:15:00
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# Python计算文本相似度实现指南
## 简介
在自然语言处理领域，计算文本相似度是一个重要的任务。它可以帮助我们判断两段文本的相似程度，从而支持各种应用场景，如信息检索、文本聚类、智能客服等。本文将指导你如何使用Python来计算文本相似度。
## 流程图
以下是计算文本相似度的基本流程，我们将使用Python中的相关库来实现这些步骤。
```mermaid
sequenceDia
原创
2024-01-26 15:23:17
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# Python 文本相似度计算入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要计算文本相似度的任务。文本相似度计算在很多领域都有应用，比如搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等。本文将带你了解如何使用Python来实现文本相似度计算。
## 流程概述
首先，让我们通过一张表格来了解整个文本相似度计算的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
|
原创
2024-07-30 12:47:04
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文本相似度任务：最*接到文本结构化的任务，经过一番实验发现，可将该任务转化为计算标题检索排序任务，可用文本相似度的方法来做。文本相似度计算可直接根据文本本身计算距离来得到或使用模型将语义向量化后再计算距离得到。一、根据文本本身计算相似度：1）余弦相似度import numpy as np
from collections import Counter
def cos_sim(str1, str
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2023-07-19 16:10:57
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1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。 2.用途 模糊查询 3.实现过程 a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc
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2024-06-17 07:50:37
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文本比较算法Ⅰ——LD算法
在日常应用中，文本比较是一个比较常见的问题。文本比较算法也是一个老生常谈的话题。 文本比较的核心就是比较两个给定的文本（可以是字节流等）之间的差异。目前，主流的比较文本之间的差异主要有两大类。一类是基于编辑距离（Edit Distance）的，例如LD算法。一类是基于最长公共子串的（Longest Common Sub
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2023-11-21 10:46:58
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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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