1词袋模型from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim import similarities
#from corpora.corpus import Corpus
# 1 分词
# 1.1 历史比较文档的分词
all_location_list = []
for doc in location_list:
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2024-06-17 16:29:48
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在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py
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2023-07-20 11:15:52
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利用直方图原理实现图像内容相似度比较 ，作为笔记记录在随笔中。 public class PhotoDigest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
float percent = compare(getData("/Users/sun/Downloads
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2023-06-13 20:38:03
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本篇博客主要是针对于199801的语料库，进行两两文章之间相似度的计算，最后输出文档相似度的三角矩阵。文档相似度计算，用到的相似度算法有很多选择，相似度余弦可以说是最常用的算法之一。下面我用到的就是相似度余弦。对于原始语料库的相似度计算，主要分为以下几个步骤：1、数据清洗：语料库是分好词的了，所以不需要进行分词处理，只需要去除其中的词性标注信息、特殊符号和停用词等等。2、建立索引：包括每篇文档索引
原创
2013-08-08 00:50:33
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# 如何使用PaddleNLP实现文档相似度
在NLP（自然语言处理）领域，文档相似度是一个常见而重要的任务，特别是在信息检索和推荐系统中。使用PaddleNLP，我们可以方便地实现文档相似度的计算。本文将逐步指导你如何使用PaddleNLP来实现这一任务。
## 流程概述
下面是实现文档相似度的主要步骤：
| 步骤 | 操作说明
原创
2024-09-06 03:35:00
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<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<optional>true</optional>
<scope>
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2024-04-15 13:11:31
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文档相似性设计预言预言实现思路实际项目实际方案 预言当下较常用的相似度计算大致分为两类：一、主题模型： 代表方式： LSA/LSI、NMF、LDA、word2vec等。 描述：这类算法可算作最简单的机器学习，对于基础文档进行主题过滤，计算出主题和词语、主题和文档的关联性，对于文档中语义的判定提供支持。二、特征向量+距离算法 代表方式：simhash+汉明距离、余弦相似性、Jaccard相似性系数
6.文档相似度分析将尝试分析文档之间的相似度指出。到目前为止，相比已经知道了文档的定义是可以由句子或文本段落组成的文本体。为了分析文档相似度，将使用 utils 模块的 build_feature_matrix() 函数从文档中提取特征。将使用文档的 TF-IDF 相似度对文档进行向量化，在之前的分类文本文档和归纳整个文档时曾使用过该方法。有了各种文档的向量表示之后，将使用几个距离或相似度度量来计
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2024-01-22 15:05:51
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注意请在unix like系统下运行下面的程序请安装python和python-docx请先详细阅读Readme若程序出错，试着改宏定义。侧写用内存保存，当目录下文件过多，或者文件过大会导致问题。切换n-grams和n-word请先make clean源码Github He11oLiu/TextSimilarity准备工作根据参考文献[1]，文本相似度计算的方法主要有两种余弦定律Jaccard i
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度。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）。使用余弦计算相似度下面的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','讲述的很好干货
原创
2021-01-03 22:13:09
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这是文本离散表示的第二篇实战文章，要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram，求几篇文档的TF-IDF矩阵，然后提取出各篇文档的关键词，并计算各篇文档之间的余弦距离，分析其相似度。TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章：用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.
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2024-08-23 18:29:50
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之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
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。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
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2023-09-23 17:07:30
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经过前三篇博客的介绍，关于文档相似度的分析已经基本结束了，下面做下总结。 此处给出一个完整的相似项发现方法： 首先找出可能的候选对相似文档集合，然后基于该集合发现真正的相似文档。必须强调的是，这种方法可能会产生伪反例，即某些相似文档对由于没有进入候选对所以最终没有被识别出来。同样，该方法也可能产
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2024-05-29 00:05:22
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