# 如何实现“语义重复度”检测：Java新手指南
对于刚入行的开发者来说，实现语义重复度的检测可能看起来有些复杂。但实际上，只需按步骤执行，就能逐渐掌握这一技术。本文将逐步讲解整个实现流程，包括代码示例和注释，让你更容易理解。
## 流程步骤
下面是实现“语义重复度”的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-04 03:40:23
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毕业论文重复率检测是毕业生的特别头疼的一件事，如何去修改降低自己论文中的重复语句也就成了同学们需要攻克的难关。今天就为大家介绍几个修改论文重复语句的方法。我们要在论文完成后，在网上找到查重软件对自己的论文进行检测，为以后定稿上交学校查重时减少重复率，查重以后，我们可以通过以下几种方法对论文进行修改： 1、插字 针对各个查重引擎连续X个字相同即抄袭的特点，可以每当其即将
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2023-08-31 16:43:20
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来自：CS的陋室0 小系列初衷自己接触的项目大都是初创，没开始多久的项目，从0到1的不少，2020年快结束，感觉这个具有一定个人特色的技术经验可以在和大家分享一下。文本匹配篇。针对语义相似度计算、向量匹配等问题。人工特征学习篇。针对多特征的机器、深度学习方案。开始我把这个标题叫做语义匹配，后来感觉还是不能叫这个名字，应该把问题放大为句子相似度和匹配问题。1 语义匹配的场景语义匹配的核心其实是评价两
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2023-10-10 00:13:54
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知识图谱与语义相似度的关系
如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！ author:佟学强 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这类群体对
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2023-08-27 21:46:03
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代码链接(Java)GitHub链接，若有帮助，可以点个Star~可运行的Jar包已发布至仓库的release包内计算模块接口的设计与实现过程整体流程MainApplication.main()会接收到三个参数，接着执行process方法将两个等待对比的文本内容分别转换为字符串SimilarTextCalculator.getSimilarity()，对比这两个字符串将结果输出到指定路径文件工程分
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2023-06-28 17:50:31
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# 实现Java文本语义相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Java文本语义相似度计算。这是一个比较复杂的任务，但只要按照正确的步骤进行，你就能够成功实现。首先，我们来看一下整个实现过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 对文本数据进行预处理 |
| 3 | 使用词向量模型将文本转换为向量表示 |
| 4
原创
2024-04-14 04:18:21
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目录1、原生态Jaccard1.1定义 1.2引申-Jaccard距离1.3应用 2、语义版Jaccard2.1诞生2.2公式2.3示例 2.3.1分子（即：语义相似性部分）如何计算：2.3.2分母如何计算2.3.3阈值参数调节方法2.4结语在做自然语言处理的过程中，文本相似在有很重要的应用，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，这时候就需要把类似的句子归到一起，这里
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2023-09-05 10:00:00
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最近做了关于NLP语义相似度计算的几个小项目，总结下自己的学习经验首先，语义相似度计算可以说是NLP算法中的核心的一部分内容，很多其他的领域都需要借助相似度计算的算法来提升性能。具体来说，比如对话机器人，情感分析，搜索引擎，推荐系统，机器翻译等。这些看似各不相同的应用都或多或少接住了语义相似度计算作为重要部分。可见语义相似度分析在NLP领域的重要程度，特别是近年来随着深度学习的广泛应用，NLP语义
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2023-08-29 14:45:30
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有一个这样的场景，QA对话系统，希望能够在问答库中找到与用户问题相似的句子对，然后把答案返回给用户。这篇就是要解决这个问题的。1. BERT 语义相似度BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的
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2023-09-06 19:14:52
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文章目录 前言一、基于向量空间距离的相似度方法1、欧氏距离(Euclidean Distance)2、标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance)3、曼哈顿距离 (Manhattan Distance)4、切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)5、闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)6、马氏距离 (Mahalanobis D
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2023-10-13 22:08:45
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本报告提纲分为以下3个部分：语义表示语义匹配未来重点工作语义计算方向在百度 NLP 成立之初就开始研究，研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算，使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。本文主要介绍百度在语义表示方向的技术发展和最新的研究成果艾尼 ( ERNIE )，同时也会介绍工业应用价值很大、百度积累多年的语义匹配 SimNet 的相关内容
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2023-10-06 16:39:22
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# 语义相似度的基础及其在Java中的实现
在自然语言处理（NLP）领域，语义相似度是指两段文本在意义上相似的程度。随着技术的不断发展，计算语义相似度的方法也层出不穷，本文将介绍一种基于Java的简单实现方式，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是语义相似度
语义相似度是衡量两段文本在语义上有多相似的度量。它广泛应用于信息检索、文本聚类、推荐系统等领域。常见的测量方法包括余弦相似度、杰卡
原创
2024-09-12 07:29:48
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## Java 语义相似度的介绍与实践
### 引言
在现代软件开发中，代码的质量是至关重要的。理解代码的含义并找到相似的代码片段可以大大提高开发效率，减少代码重复以及修复潜在的问题。因此，语义相似度成为了一个受到广泛关注的研究领域。本文将介绍Java语义相似度，提供代码示例，并使用状态图和甘特图说明其原理和实践。
### 什么是Java 语义相似度？
Java语义相似度是指在Java编程
原创
2023-08-28 09:45:54
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编辑距离算法其实就是，在规定的编辑操作(替换字符串、插入字符串、删除字符串)中，经过几步可以把一个字符串变成另一个字符串，而这个所需的步数就是你的编辑距离。测试样例：str1 = abcstr2 = yabd表里的每一个值都代表着将str1转换成str2所需要的步数，每个单元格的值都遵循这样一个规律，第一行和第一列都是从0到n；其他的值要分情况计算，行索引和列索引对比大小，相同的话直接取左上方单元
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2024-03-03 11:29:50
41阅读
本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断两段文本语义是否相同。1. 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集LCQMC为例，LCQMC数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问句语义匹配
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2024-05-22 16:03:06
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基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断 2 段文本语义是否相同。1. 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LC
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2023-11-22 23:35:38
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# 实现语义相似度分析模型和重复遴选分析模型 Java
## 1. 整体流程
下面是实现语义相似度分析模型和重复遴选分析模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 进行相似度分析 |
| 5 | 进行重复遴选分析 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：准备数据集
原创
2024-03-14 03:58:03
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要用到Python强大的三方库了第一个是将中文字符串进行分词的库叫 jiebapip install jieba我们通常把这个库叫做 结巴分词 确实是结巴分词,而且这个词库是 made in china , 基本用一下这个结巴分词:import jieba
key_word = "你叫什么名字" # 定义一句话,基于这句话进行分词
cut_word = jieba.cut(key_word)
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2024-07-31 13:59:04
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©作者 | 崔文谦单位 | 北京邮电大学研究方向 | 医学自然语言处理本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展，其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤，文本相似度模型发展历程，相关数据集，以及重要论文分享。文本相似度任务处理步骤通过该领域的大量论文阅读，我认为处理文本相似度任务时可以分为一下三个步骤：预处理：如数据清洗等。此步骤旨在对文本做一些规范化操作，筛选有
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2023-12-04 21:14:47
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本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。 论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?i
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2023-10-03 13:59:06
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