1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能中的一个分支，研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，NLP 技术取得了巨大的进步，这主要归功于深度学习和大规模数据的应用。然而，在 NLP 领域中，文本相似性度量是一个基本 yet 重要的问题，它在许多任务中发挥着关键作用，例如文本检索、摘要生成、机器翻译、情感分析等。在本文中，我们将深入探讨文本相似性度量的核心概念、算法
nlp 自然语言处理个体间的相似程度 一般用余弦相似度 个体间的相似程度 一般用余弦相似度表示cosA=a·b/|a|·|b|得到了文本相似度计算的处理流程是:– 找出两篇文章的关键词；– 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频– 生成两篇文章各自的词频向量；– 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。词频——TF（Term Frequency）•
1、simHash简介simHash算法是GoogleMoses Charikear于2007年发布的一篇论文《Detecting Near-duplicates for web crawling》中提出的， 专门用来解决亿万级别的网页去重任务。simHash是局部敏感哈希（locality sensitve hash）的一种，其主要思想是降维，将高维的特征向量映射成低维的特征向量，再通过比较两个
转载
2024-06-20 13:26:13
40阅读
这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
转载
2023-11-10 16:56:25
152阅读
CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从
一：基本的查询sql1：基本常用查询select * from student; --select
select all sex from student; --all 查询所有
select distinct sex from student; --distinct 过滤重复
--count 统计
select count(*) from student;
select count(se
转载
2023-09-12 15:32:56
491阅读
一、快捷查询快捷查询方式是一种多字段查询的简化写法，在多个字段之间用'|'隔开表示OR，用'&'隔开表示 AND。1.不同字段相同查询条件在 Home/controller/UserController.class.php //使用相同查询条件
$user = M('User');
$map['user|email'] = '蜡笔小新'; //'|'换成'&'
转载
2023-09-24 22:25:39
1312阅读
在自然语言处理领域，计算中文语句相似度是一个重要的问题。随着中文语料库的不断增加，尤其是在与社交媒体、电子商务和搜索引擎相关的行业，对中文语义理解的需求愈加迫切。本文将探讨如何有效计算中文语句的相似度，并分享解决过程中的各个环节。
### 问题背景
在实际项目中，我们常常需要计算两个中文句子之间的相似度，这对于信息检索、聊天机器人、推荐系统等都至关重要。当前市场上的相似度计算方法多种多样，而选择
# 实现Java分词匹配语句相似度
## 1. 简介
在本教程中，我将教你如何使用Java实现分词匹配语句相似度的功能。这个功能可以帮助我们判断两个语句的相似程度，通常用于文本相似度比较、搜索引擎优化等领域。
## 2. 流程表格
下面是实现这一功能的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 对两个语句进行分词处理 |
| 2 | 计
原创
2024-07-08 06:14:21
105阅读
时下机器学习和大数据可谓是互联网行业炙手可热的术语，Viktor Mayer在Big Data一书中提到大数据时代我们需要的是混杂性而不是精确性，统计意义在大数据下给了我们更多空间。既然不过分追求精确性，那么字符串完全比配也就不那么重要了，字符串的相似度将会扮演更重要的角色。相似度评价在信息检索系统中也有非常广泛的使用，那么我们可以用那些方法评价字符串的相似度呢，换个说法就是求字符串之间的距离。&
几种表的查询自连接查询 在一张表中，单纯地使用select语句并加上where条件进行查询，得到的只是列与列之间存在的关系 例如此表： 查询语句：select 本月，累计 from test where 本月>累计 得到如下图的查询结果 可是，如果我们想要查询当累计数值都为负数时，本月数据不相等的两个地区有多少种可能，这要怎么查询？显然单纯地使用select是无法解决的，因为这个查询问题已经
转载
2023-12-14 10:35:12
220阅读
1.此代码放到Camera上using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class GaussianBlur : PostEffectsBase
{
public Shader GaussianBlurShader;
private Material _
转载
2024-08-08 08:08:33
153阅读
提出问题：如何计算中文句子的相似度本文使用的是CBOW模型，通过负采样减少计算量1.先给出框架2.对数据做预处理（数据末尾有链接data）运行pre_process.py文件##pre_process.py##
#1.生成样本数据:每一句有效词w2v_words.pkl 2.词表（词：序号）w2v_vocab.pkl
import jieba
import pickle as pkl
d
转载
2024-06-29 22:38:04
33阅读
SimBert前言原理mask矩阵实现及运算 前言SimBert是由苏剑林开发的模型，基于UniLM思路做成的，具体可以参考：https://kexue.fm/archives/7427SimBert可以做相似句生成&句子相似度判断 比如生成句子： gen_synonyms(“我和吴彦祖比谁更帅”)['我和吴彦祖比谁更帅？',
'我和吴彦祖比较谁更帅',
'我和吴彦祖比谁更帅一些
转载
2023-12-28 16:07:45
198阅读
一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
转载
2023-09-06 11:34:02
56阅读
""" 基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """代码下载地址：https://github.com/yip522364642/ChineseSimilarity-
转载
2024-01-11 13:38:45
132阅读
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
转载
2023-12-15 10:21:16
197阅读
相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
转载
2023-09-28 13:56:45
257阅读
向量空间模型VSM：VSM的介绍：一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子：比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，或许所含
转载
2024-06-22 18:28:43
240阅读
题目描述小G通过摆放一些城市和道路构成了一个世界地图。趁着小G出去玩的时候，大G把小G的世界地图上的城市全部打乱并放在了原来这些城市所在的位置（并不是一一对应），又修改了一些道路。小G玩完回来后发现自己的东西被打乱了，感到非常生气，但是他又被一个更有趣的问题...
转载
2018-09-21 21:50:00
364阅读
2评论
