# WMD算法在Python中的应用：深度解读
随着自然语言处理技术的发展，单词之间的距离计算变得愈发重要。Word Mover's Distance（WMD）是一种新颖的算法，可以用来衡量两个文本（如句子或段落）之间的相似性。WMD的核心思想是利用单词嵌入（word embeddings）来计算文本之间的最小“移动”成本。本文将介绍WMD算法的基本原理，详细的Python实现，并结合实例来加深
原创
2024-10-12 04:34:05
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论文：《Weisfeiler and Leman Go Neural: Higher-Order Graph Neural Networks》发表于AAAI-2019文章脉络：1.证实了GNN在非同构图区分上并不比WL算法强，并且在某种特定情况下，GNN与WL算法具有同等效力，所以也具有相同的问题2.从K-WL算法受到启发提出了K-GNN模型，从粗细粒度方面能够更好的提取信息3.实验证实了文章提出
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2023-10-11 15:13:05
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wtforms作用: 用于对python web框架做表单验证.前端页面上不能这么写,原因是正确的时候form.errors中最开始是是没有错误信息的,如果这么写{{form.errors.user.0}}来显示错误信息,就会报下面截图中的错误,{{form.errors.user.0}} 需要将它修改为{{form.user.errors[0]}},form.user它的内部会自动把没有错误
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2023-12-29 21:31:39
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Lock锁的概述和使用Lock和ReentrantLock
void lock() 加锁
void unlock() 释放锁死锁：如果出现了同步嵌套，就容易产生死锁问题，是指两个或者两个以上的线程在执行的过程中，因争夺资源产生的一种互相等待现象。两个或者两个以上的线程,在抢占CPU的执行权的时候,都处于等待状态死锁演示package com.itheima.demo.demo6;
publ
开篇句子相似是目前我做问句匹配的基础。这是我尝试使用词向量，以一种无监督方法去计算两个句子相似度的第二种方法。第一种方法，我尝试使用词向量的加权平均生成句向量来计算句子间的相似度，效果很一般，之后我会尝试使用不同的加权方法再次计算。有机会我会连着代码一起放出来。当然我还使用了三种不同的深度学习方法来计算相似度，之后都会以代码讲解的方式呈现。本博客没有使用任何公司的数据，也未集成到公司...
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2018-11-13 08:48:19
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上篇文章中我们学习了S7-200 SMART系统块的组态，本篇我们来介绍在编程软件STEP7-Micro/WIN SMART中使用状态图表，以及如何创建、监视、强制、趋势显示。在STEP7-Micro/WIN SMART与PLC之间成功建立通信，并且将程序下载到PLC后，就可以监控和调试程序了。程序状态监控可以监视程序的运行情况，但是如果需要监控的变量较多，不能在程序编辑器中同时显示的时候就需要
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2024-04-03 11:58:17
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文档分类和文档检索已显示出广泛的应用。 文档分类的重要部分是正确生成文档表示。 马特·库斯纳（Matt J. Kusner）等人在2015年提出了Word
原创
2024-05-19 22:15:31
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er的距离（WMD）是用于衡量
原创
2022-11-27 20:41:26
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1.配置反向代理解释：当浏览器输入：http://wmd02/getPerson/10007可以访问到真正的服务端
1.在客户端的host文件中配置域名解析：即当浏览器输入wmd02时，会访问到192.168.2.129服务器
192.168.2.129 wmd02
2.配置nginx服务器：上述未设置端口，即会访问到192.168.2.129服务器的80端口
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2024-02-19 10:24:36
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什么是WMD？WMD算法采用了运输指派EMD(Earth Mover's Distance) 的方法来进行词与词之间的相似度计算。 EMD运输指派范例
为什么需要WMD算法当两个短文本的词的位置都对齐时，我们可以直接评估两个短文本的词与词之间的相似度。但是许多时后两个短文本的词的位置并不是完全对齐，我们如何将不同长度的两个短文本中的主要词进行聚类呢？传统的文本相似度评估方法B
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2024-07-12 15:28:36
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6181Word Mover的距离（WMD）是用于衡量两个文档之间差异的距离度量，它在文本分析中的应用是由华盛顿大学的一个研究小组在2015年引入的。Word Mover距离的定义WMD是两个文档之间的距离，作为将所有单词从一个文档移动到另一个文档所需的最小（加权）累积成本。通过解决以下线性程序问题来计算距离。T i...
原创
2021-05-12 20:52:31
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论文介绍的WMD（Word Mover's Distance）是一种基于词嵌入（word embedding）计算两个文本之间距离的方法。本文跳过词嵌入的介绍，直接进入WMD的实现过程。 词的相似性假设我们有一个包含$n$个词的词典库，用word2vec训练好的这$n$个词的矩阵为：$$X \in R^{d*n} \tag{1}$$矩阵$X$中的第$i$列，$x_i$是一个$d$维向量，
五大基本的数据类型：1.Striing类型1.String类型
1.追加内容
127.0.0.1:6379> keys *
1) "name"
127.0.0.1:6379> get name
"wmd"
127.0.0.1:6379>
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2023-08-02 00:26:37
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6181Word Mover的距离（WMD）是用于衡量两个文档之间差异的距离度量，它在文本分析中的应用是由华盛顿大学的一个研究小组在2015年引入的。Word Mover距离的定义WMD是两个文档之间的距离，作为将所有单词从一个文档移动到另一个文档所需的最小（加权）累积成本。通过解决以下线性程序问题来计算距离。T i...
原创
2021-05-20 22:05:18
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版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://21wmd.blog.51cto.com/206183/207546
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2010-08-24 23:03:25
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文章目录前言经典方法WMD词移距离BM25深度文本匹配DSSMMatchPyramidESIMBiMPMDIINDRCN模型对比论文阅读Reference 前言 对于检索式对话系统最基本的步骤就是召回(retrieval) 匹配(matching) 排序(reranking)。匹配的得分直接决定最后
原创
2022-03-08 10:23:30
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参考文献：1.python 皮尔森相关系数 2.统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall） http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html皮尔森系数重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)
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2024-02-28 13:31:51
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文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离（Edit Distance）1.2 最长公共子串、最长公共子序列（Long Common Subsequence，LCS）1.3 句向量表示（Word Averaging Model，WAM）1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson
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2024-04-26 14:57:21
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参考文献：1.python 皮尔森相关系数 2.统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall） http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html皮尔森系数重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协
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2023-09-20 21:51:43
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python 循环高级用法[expression for x in X [if condition] for y in Y [if condition] ... for n in N [if condition]]上面按照从左至右的顺序，分别是外层循环到内层循环高级语法除了像上面介绍的 [x ** 2 for x in L] 这种基本语法之外，列表推导式还有一些高级的扩展。1. 带有 if 语句我
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2023-06-12 17:15:33
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