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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# 使用Python库实现文本相似度
在当今的信息时代，文本相似度的计算变得愈发重要，例如在推荐系统、信息检索和自然语言处理等领域。Python提供了一些优秀的库来计算文本相似度。在本文中，我将指导您如何使用Python库来实现文本相似度的计算。
## 流程概述
下面是实现文本相似度的基本步骤：
| 步骤 | 描述
方法1：无监督，不使用额外的标注数据average word vectors：简单的对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法，缺点：没有考虑到单词的顺序，只对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。tfidf-weighting word vectors：指对句子中的所有词向量根据tfidf权重加权求和，是常用的一种计算sentence
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2023-10-31 17:30:06
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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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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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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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simhash算法分析：文本相似度算法：1、TF-IDF：TF（词频），IDF（逆词频）利用tf-idf得到一个词语的权重，来计算一篇文章的关键词2、simhash：局部敏感hash局部敏感：A、B具有一定相似性，在hash后，仍然保持相似性。通过将关键词集合hash成一串二进制，直接对比二进制数，来看其相似性得到两篇文档的相似性，查看相似性的时候采用海明距离(二进制数之间计算)。对文章simha
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2023-10-09 17:00:04
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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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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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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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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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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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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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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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### 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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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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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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文本相似度对比计算代码获取-更多实战项目见文章底部官网数据格式以及内容代码流程以及设计加载读取数据处理文本数据文本数据对比全部代码示例 本文主要解决的问题是给定一个语料库，这里语料库记录对比的问题，然后用户输入文本，计算语料库中哪一条文本与用户输入最为相似。 数据格式以及内容语料库主要用来做参考对比的基础数据，数据格式如下（base_content.csv）：,key_text
0,我今天用了
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2023-12-10 11:54:52
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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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