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
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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文章目录自然语言处理系列三十文本相似度算法余弦相似度Java代码实现总结 自然语言处理系列三十文本相似度算法在自然语言处理中，我们经常需要判定两个东西是否相似。比如，在微博的热点话题推荐那里，我们需要比较微博之间的相似度，让相似度高的微博聚集在一起形成一个簇，提出一个主题。在问答系统中，比如说人工客服，我们需要提前准备好问题和一些答案，让用户输入的问题与题库中的问题进行相似度的比较，最后输出答案
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度计算是一个常见的任务。本文将介绍如何使用Python计算文本之间的相似度，涵盖了余弦相似度、Jaccard相似度和编辑距离等方法。1. 余弦相似度余弦相似度是一种衡量两个向量夹角的方法，用于衡量文本的相似度。首先，将文本转换为词频向量，然后计算两个向量之间的余弦值。from sklearn.feature_extraction.text import Cou
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2023-11-02 06:56:29
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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匹配程度。至
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2023-08-06 16:40:59
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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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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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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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一. 背景1. 算法应用短文本, 长文档, 网页以及新闻的相似度, 购物网站的协同过滤推荐算法2. problem找到所有相互距离在s以内的vector pairs, 设我们有n个vector.naive solution takes O(n^2)我们的目标是O(n).今天的例子以document similarity为例子.3. Jaccard distance/similaritysim(C1
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2023-09-06 14:44:15
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#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/11/12 15:44 """ 我们再写一遍这个算法； """ from icecream import ic import jieba import jieba.analys
原创
2022-06-16 09:02:40
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# Java文本相似度算法介绍与实现
## 1. 引言
在信息爆炸的时代，人们面临着处理大量文本数据的挑战。在这个过程中，了解文本之间的相似度是非常重要的。例如，在搜索引擎中，需要根据用户的查询词来匹配最相关的文档；在文本聚类中，需要将相似的文本聚集在一起；在文本摘要和文本分类等任务中，也需要计算文本之间的相似度。因此，开发一个有效的文本相似度算法对于信息检索和自然语言处理等领域来说是至关重要的
原创
2023-09-29 08:15:33
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# Java 文本相似度算法实现指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Java 实现文本相似度算法。我们将使用一种常见的算法——余弦相似度算法。首先，我会给你展示整个实现过程的流程图，并对每个步骤进行详细说明。然后，我会给出每个步骤所需的代码，并对代码进行解释。希望这篇文章能够帮助你理解并实现文本相似度算法。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>o
原创
2023-08-09 10:41:26
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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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文本相似度计算和最小修改匹配问题序言最大匹配度最短匹配路径实现代码 序言由于项目需要，需要写一个文本比较的算法，实现比对两个文本差异，计算两段文本的相似度，并给出最小的修改途径使得原文本修改后得到目标文本；走度娘处找到这么一个算法，作者没有道出算法名称，只知道是图论相关的。原文参考：最大匹配度最大匹配度说的是原文本和目标文本的最大匹配字符数。 这里直接上demo讲解：假设两个文本原文本(left
简单讲解上一章有提到过[基于关键词的空间向量模型]的算法，将用户的喜好以文档描述并转换成向量模型，对商品也是这么处理，然后再通过计算商品文档和用户偏好文档的余弦相似度。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。比如舆论控制，我们假设你开发了一个微博网站，并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库，那么当一个用户发微博时会先跟骂人句子的数据库进行比较，如果
本文对两种文本相似度算法进行比较。余弦值相似度算法 VS 最小编辑距离法1、L氏编辑距离（基于词条空间）编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转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。算法实现步骤:1 设置n为字符串s的长度。("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度。("
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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目录1. 前言1.1 开发环境：1.2 初步设想1.3 参考资料2. HanLP2.1 在Java中使用HanLP库2.2 分词函数3. 双文本对比3.1 步骤分解3.2 完整代码 1. 前言最近在做一个基于SSM的Web项目，其中有一项功能是 对相似文本进行合并 ，其中涉及一个文本间相似度计算的问题。在此将实现过程记录下来。1.1 开发环境：名称版本操作系统Win10 X64JDK1.8.0_
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2023-06-19 15:42:57
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最近有一个新的程序发布了 - 相识。相识是一款文本相似度计算器。相识(Xiangshi)中文文本相似度计算器相识是一款专门为中文打造的文本相似度计算器。这是唯一也是最好的中文文本相似度计算器相识的优势有： - 专攻中文文本相似度比较 - 使用余弦计算，Simhash和Minhash两种算法 - 100%
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2023-05-28 15:40:25
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