文本相似性计算三个阶段: 1. 字面的匹配相似 2. 词汇的匹配相似 3. 语义的匹配相似一、JaccardSimilarity方法 对文本进行分词,然后对每一个单词分配一个唯一的ID(token),为了计算文本之间的相似性。JaccardSimilarity方法的计算方法是: 两个集合的交集/两个集合的并集二、文本的向量化 文本->向量化为向量->向量空间中的某一个点->求两个
余弦相似性余弦的概念对我们来说并不陌生,中学数学就开始接触余弦的概念了,在三角形中,余弦的公式是: cosα=b2+c2−a22bc(式1−1)在向量表示的三角形中,假设向量 a⃗ =(x1,y1) , b⃗ =(x2,y2) 则向量a⃗ ,和向量b⃗ 的夹角的余弦为: cos(a⃗ ,b⃗ )=a⃗ ⋅b⃗ |a
邻近性的度量 - 距离、相似简单匹配系数Jaccard 系数广义 Jaccard 系数距离余弦相似皮尔森系数Bregman 散选择正确的度量指标 邻近性度量的应用非常广泛,例如在推荐算法的协同过滤中可以用来衡量物品之间或用户之间的相似性,从而做推荐;又例如在做特征工程,衡量特征之间的相关性,从而筛选特征。那么接下来就讲一下特征性度量的指标。简单匹配系数简单匹配系数(Simple Match
NLP 中,文本匹配技术,不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务,通常以文本相似计算、文本相关性计算的形式,在某应用系统中起核心支撑作用,比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展,并重点介绍文本语义相似计算技术,以及多轮对话场景中的文本语义相似计算技术。1、文本匹配任务在真实场景中,如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统
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匹配程度。至
MatchZoo是一个Python环境下基于TensorFlow开发的开源文本匹配工具,让大家更加直观地了解深度文本匹配模型的设计、更加便利地比较不同模型的性能差异、更加快捷地开发新型的深度匹配模型。就我的理解,MatchZoo是实现了主要思想为孪生网络的深度模型文本匹配包含了文本相似文本蕴含、问答匹配等问题,在这里,我会简单的使用微软公开的MSR数据集进行相似计算解说,代码由本人参考mat
### 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,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,
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
常见文本相似计算方式及代码文本相似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计算方式及其实现 Github余弦相似:余弦相似是纯数学中的概念,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
目录文本的表示距离度量要计算文本相似,要解决两个问题:首先,需要选择一个文本的表示方式。其次,需要选择一个衡量文本相似的距离度量。文本的表示自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些文本符号数学化。词向量是用一个向量来表示某个词的方法。下面介绍几种常见的词向量。SOW 词集模型忽略文本词序、语法和句法,仅仅记录某个词是否在文本中出现。具体地,根据语料库获得一个
一、提出问题 你要么获取一批数据,然后根据它提问,或者先提问,然后根据问题收集数据。在这两种情况下,好的问题可以帮助你将精力集中在数据的相关部分,并帮助你得出有洞察力的分析。二、理解数据1、理解各字段的意思,如果有英文可修改成中文更易理解。2、在数据清洗前复制一份保存,将CSV文件另存为xlsx类型保存。3、Excel有四种数据了类型:(1)文本型:中、英文、混合文本、符号和字符串形成存储的数值(
转载 2024-01-15 11:23:44
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文章目录## Part4 文本相似匹配### 背景介绍### 数据说明### 评估方式### 学习打卡- 任务1:数据集读取- 任务2:文本数据分析- 任务3:文本相似(统计特征)- 任务4:文本相似(词向量与句子编码)- 任务5:文本匹配模型(LSTM孪生网络)- 任务6:文本匹配模型(BERT模型)### 其他学习资料 ## Part4 文本相似匹配### 背景介绍文本语义匹配是自然
1. ERNIE简介这里的ERNIE(包括后面介绍的都是指的ERNIE1.0)是指百提出的知识增强的语义表示模型 ERNIE(Enhanced Representation from kNowledge IntEgration),而且发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型 。 ERNIE在结构上和BERT是一样的,只是改进了BERT的预训练阶段,增加了实体等先验知识,而且在大型中
文本匹配相关知识整理【更新中】短文本匹配一、无监督方式word2vector + 相似计算BM25二、有监督方式Siamese Network匹配聚合网络三、预训练语言模型有监督方式 + 无监督方式Sentence-BERT文本匹配常见思路(不写trick) 本人由于前段时间参加了讯飞中文重复问题识别挑战赛,对文本匹配这个方向做一下简单的梳理,方便参考学习以及面试。短文本匹配文本匹配即计算两
编程之美有一道这样的题目,如下: 许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串,我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为: 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);   2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”); 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“traveling”); 比如,对于“abcdefg”和
NLP文本相似相似相似度度量:计算个体间相似程度相似值越小,距离越大,相似值越大,距离越小最常用--余弦相似:一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似如果向量a和b不是二维而是n维示例句子1:这只皮鞋号码大了,那只号码合适句子2:这只皮鞋号码不小,那只更合适分词 句子1:这只/皮鞋/号码/大了,那只/号码/合适句子2:这
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。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
目录 1. 文本相似问题与应用2. 文本相似模型介绍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. 文本相似问题与应用文本相似问题文本相似问题包含:词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似问题;以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似问题,这里的相似指的是语义的相似。这些问题的难度递增
本文是我的匹配模型合集的其中一期所有的模型均采用tensorflow进行了实现,欢迎start,[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介ESIM模型主要是用来做文本推理的,给定一个前提premise 推导出假设hypothesis ,其损失函数的目标是判断与是否有关联,即是否可以由推导出,因此,该模型也可以做文本匹配,只是损失函数的
文本相似计算和最小修改匹配问题序言最大匹配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,计算两段文本相似,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:最大匹配最大匹配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:假设两个文本文本(left
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