文本相似度第11页

自然语言处理 | (30) 文本相似度计算与文本匹配问题

目录1.文本相似度问题与应用2.文本相似度模型介绍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WordAVG1.文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含

CoreJT·2019-07-15 16:37

短文本相似度算法

目录一、无监督方法1、余弦相似度度量1.1基于TF-IDF计算词频向量1.2基于Word2Vec计算词向量2、基于simHash计算文本相似度3、直接度量句子间相似度—WMD二、有监督方法一、无监督方法

冰__蓝·2019-07-15 14:14

计算文本相似度方法总结

1、无监督，不使用额外标注数据averagewordvectors：简单对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法缺点：没有考虑到单词的顺序，对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。tfidf-weightingwordvectors：对句子中的所有词向量根据TF-IDF权重加权求和，是常用的一种计算sentenceembedding的

冰__蓝·2019-07-15 10:31

NLP—自然语言处理Demo

1NLP（自然语言处理）1.1相似度相似度和距离之间关系：1、文本相似度：1)语义相似、但字面不相似：老王的个人简介铁王人物介绍2)字面相似、但是语义不相似：我吃饱饭了我吃不饱饭2、方案：1)语义相似：

农夫三拳有點疼·2019-07-11 14:00

BM25 文本相似度算法

BM25,下一代的TF-IDF新版的lucence不再把TF-IDF作为默认的相关性算法，而是采用了BM25(BM是BestMatching的意思)。BM25是基于TF-IDF并做了改进的算法。BM25算法，通常用来作搜索相关性评分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和

Little Programmer·2019-07-11 13:30

BERT介绍及中文文本相似度任务实践

本文内容列表BERT简介BERT源码分析1、从git上克隆代码2、下载预训练模型3、代码结构4、run_classifier.py文件（中文文本相似度任务fine-tuning）1.自定义数据类2.增加自定义类

冰__蓝·2019-07-05 15:59

文本相似度算法总结

文本匹配算法主要用于搜索引擎，问答系统等，是为了找到与目标文本最相关的文本。例如信息检索可以归结成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。一、传统模型基于字面匹配字面距离：字符串有字符构成，只要比较两个字符串中每一个字符是否相等便知道两个字符串是否相等，或者更简单一点将每一个字符串通过哈希函数映射为一个哈希值，然后进行比较。主要方法：TF-I

黄鑫huangxin·2019-06-04 20:06

NLP基本功-文本相似度 | AI产品经理需要了解的AI技术通识

LFGxiaogang·2019-05-30 16:26

同义词（近义词）挖掘算法总结（附代码）

一、简介同义词挖掘一般有三种思路，借助已有知识库，上下文相关性，文本相似度。

亨利庞加莱·2019-05-14 14:18

文本相似度计算之余弦定理

前言余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中。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。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，反之越接近0就表示两个向量相似度越低，这就叫"余弦相似性"。正文重温余弦定理先简单的重温一下高中数学知识，余弦定理这个公式大家不知道还有没有印象呢？

weixin_34061482·2019-05-13 04:20

【Python3】常见文本相似度计算方式及代码

常见文本相似度计算方式及代码文本相似度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，有不同的文本相似度计算。

DrogoZhang·2019-04-19 23:54

simhash比较文本相似度的原理与实现

1.SimHash与传统hash函数的区别传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。所以传统的Hash是无法在签名的维度上来衡量原内容的相似度，而SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它

椒汁·2019-04-12 14:20

使用余弦相似度算法计算文本相似度

基于字符的编辑距离simhash共有字符数（有点类似onehot编码，直接统计两个文本的共有字符数，最naive的相似度算法了）3.基于概率统计的杰卡德相似系数4.基于词嵌入模型的word2vec/doc2vec在求文本相似度的时候经常会使用余

Little Programmer·2019-04-09 09:35

文本相似度-bm25算法原理及实现

转载自文本相似度-bm25算法原理及实现原理BM25算法，通常用来作搜索相关性评分。

SuPhoebe·2019-04-08 09:27

文本分类与文本相似度

1.词向量hash:simhashword2vec:低维稠密向量，每一维表示词语的潜在特征，该特征捕获了句法和语义有用的信息。（后文详解）2.词频termfrequency:词频可以是一个单词在本文档出现的次数，也可是在所有文档出现的次数。rawcount,binary,normalized,logWeChatScreenshot_20180201151559.png3.TF-IDFtf:这里的词

With__Sunshine·2019-04-01 10:14

搜索Query分析改写

基于Query内容：1.基于文本相似度，基于编辑距离（字或词），基于拼音2.基于同义词Co-Click基于用户点击行为：query-doc协同过滤基于随机游走的方法，s

sudop·2019-03-30 19:11

深度学习（五）：两个句子相似度相关模型学习

所以这里我就开始踏入文本相似度计算模型的研究中。我主要参照的模板是：蚂蚁金融的一个NLP比赛。最近主要研究了LSTM模型、Bi-LSTM模型、ESSM模型、ESIM模型这四个模型。

旖旎人生·2019-03-30 16:31

基础算法四：编辑距离和文本相似度计算

编辑距离是对两个字符串差异化的量化，其含义是将一个字符串转化为另一个字符串所需的最少操作次数，允许的编辑操作包括将一个字符替换为另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离可用在自然语言处理中，用于计算两个文本之间的相似度。算法的基本原理：对于字符串a[1:i]和字符串b[1:j]来说，用edit[i][j]表示它们间的编辑距离。如果a[i]和b[j]相同，则edit[i][j]=edit[i

小飞鱼_bigdata·2019-03-18 23:40

文本相似度

这是一个计算两篇文章的相似度的小工具这个小工具的主要原理是基于词频的文本相似度的计算，主要的步骤分为下面几步首先下载一个存放停用词的文本文件，然后将这些停用词存放在set中（因为停用词是一些不能表达文章意思的词汇

Ksaila·2019-03-11 23:52

自动摘要生成技术

一、概念二、Extractive抽取式算法-TextRank1、TextRank算法提取关键词2、TextRank算法提取关键词短语3、TextRank算法生成摘要1）文本相似度-BM25算法4、TextRank

hlang8160·2019-03-07 15:41

文本相似度计算与检索

前言：文本的检索和相似度计算在nlp的应用中有很重要的作用，本文介绍了一种简单方法对问答匹配进行一种实现，即在所有的query中找到和用户输入query罪匹配的一项。本方法比较适合细粒度的匹配。主要技术：（1）关键词分析：提取出Query中主要的关键词，作为检索源。（2）全文检索：如mysql、ELsearch等均可。作为召回。（3）在召回数据中进行相似度计算找到最高匹配项。完成匹配。关键词分析将

花咪·2019-03-01 23:31

机器学习笔记 - 23. 隐马尔科夫模型HMM（讲师：邹博）

答：2019-02-2014_50_37-机器学习第七期升级版.png我们想求取文本相似度的时候，需要求取单词的重要度

blade_he·2019-03-01 17:50

自然语言处理之文本相似度

1、文本相似度：1)语义相似、但字面不相似2)字面相似、但是语义不相似2、方案：1)语义相似：依靠用户行为，最基本的方法：（1）基于共点击的行为（协同过滤），（2）借助回归算法2)字面相似：(1)LCS

戮默。·2019-02-27 21:05

从0到1，了解NLP中的文本相似度

本文由云+社区发表作者：netkiddy导语AI在2018年应该是互联网界最火的名词，没有之一。时间来到了9102年，也是项目相关，涉及到了一些AI写作相关的功能，为客户生成一些素材文章。但是，AI并不一定最懂你，客户对于AI写出来的文章，多少是会做些修改的。为了更好的衡量出AI文章的可用度，在这儿就会需要存有一个反馈的环节，来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大，AI写出来的文章可

qcloudcommunity·2019-02-27 18:42

从0到1，了解NLP中的文本相似度

本文由云+社区发表作者：netkiddy导语AI在2018年应该是互联网界最火的名词，没有之一。时间来到了9102年，也是项目相关，涉及到了一些AI写作相关的功能，为客户生成一些素材文章。但是，AI并不一定最懂你，客户对于AI写出来的文章，多少是会做些修改的。为了更好的衡量出AI文章的可用度，在这儿就会需要存有一个反馈的环节，来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大，AI写出来的文章可

腾讯云+社区·2019-02-27 18:00

从0到1，了解NLP中的文本相似度

本文由云+社区发表作者：netkiddy导语AI在2018年应该是互联网界最火的名词，没有之一。时间来到了9102年，也是项目相关，涉及到了一些AI写作相关的功能，为客户生成一些素材文章。但是，AI并不一定最懂你，客户对于AI写出来的文章，多少是会做些修改的。为了更好的衡量出AI文章的可用度，在这儿就会需要存有一个反馈的环节，来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大，AI写出来的文章可

腾讯云加社区·2019-02-27 00:00

Pattern matching: The gestalt approach一种序列的文本相似度方法

转载请注明原创：https://blog.csdn.net/HHTNANPatternmatching:Thegestaltapproachpython比较两个序列的相似度，不需要分词案例1importdiffliba="做子宫肌瘤微创手术用多少钱"b="股癣是什么样子的?怎么治疗股癣好？"print(difflib.SequenceMatcher(None,a,b).ratio())输出：0.0

IT界的小小小学生·2019-02-26 13:13

文本相似度

说明：在VS2015环境的Release的模式下（Debug模式下运行速度太慢）TextSimilarity.h#pragmaonce#include#include#include#includeclassTextSimilarity{public:typedefstd::unordered_mapwordFreq;//unordered_map的查找效率较高typedefstd::unorde

dream8834·2019-02-20 21:02

简单的检索式问答系统

通过此项目，能够掌握以下几个知识点：字符串操作2.文本预处理技术（词过滤，标准化）3.文本的表示（tf-idf,word2vec)4.文本相似度计算5.文本高效检索简单的检索式的问答系统问答系统所需要的数据已经提供

Class_guy·2019-01-15 20:31

简单的检索式问答系统

通过此项目，能够掌握以下几个知识点：字符串操作2.文本预处理技术（词过滤，标准化）3.文本的表示（tf-idf,word2vec)4.文本相似度计算5.文本高效检索简单的检索式的问答系统问答系统所需要的数据已经提供

Class_guy·2019-01-15 20:31

文本匹配（语义相似度/行为相关性）技术综述

NLP中，文本匹配技术，不像MT、MRC、QA等属于end-to-end型任务，通常以文本相似度计算、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。

TangowL·2019-01-13 13:39

基于词向量和卷积神经网络的文本相似度计算

基于CNN和词向量的文本相似度分析1.前言众所周知，现在的时代就是海量数据暴增的时代，每天的各种聊天工具和数以亿计的网页产生了海量的人工无法高效处理的各种文字信息。

Not丶Perfect·2019-01-10 16:08

[Pytorch] Transformer+Siamese进行文本相似度分析

摘要使用Transformer代替RNN进行sentence-levelcontext的encodeRequirementsPytorch>=0.4.1Python>=3.5GeneralUsageTransformer用于进行encode的transformer我已经写好放在Git上了，小伙伴随意取用，别忘记点星星哟～https://github.com/WenYanger/General-Tr

LeYOUNGER·2019-01-08 21:35

文本相似度-bm25算法原理及实现

MarsYWK·2019-01-07 17:34

文本相似度-bm25算法原理及实现

MarsYWK·2019-01-07 17:34

词向量加权计算相似度

基于词向量的几种计算文本相似度方法：1）使用词向量求平均计算相似度2）词向量tfidf加权求平均计算相似度3）词向量加权-PCA计算相似度fromgensimimportmatutilsfromgensim.modelsimportWord2Vecimportpickleimportscipyimportnumpyasnpfromgensimimportcorpora

孤狼18·2019-01-03 10:00

词向量加权计算相似度

孤狼18·2019-01-03 10:00

keras dssm 算法实现

dssm是常用的计算文本相似度的算法模型importnumpyasnpfromkerasimportbackendfromkeras.layersimportActivation,Inputfromkeras.layers.coreimportDense

光光小丸子·2018-12-28 20:09

文本相似度计算_02

该篇文章主要介绍基于词语的文本相似度计算方式,包括:余弦相似度欧式距离Dice系数Jaccard在计算余弦相似度与欧式距离的时候，需要将词语向量化表示，这就需要用到词袋模型。

青空栀浅·2018-12-21 00:00

文本相似度计算_03

本文主要介绍余下的两种文本相似度的计算方式:simhash+汉明距离minhashsimhash+汉明距离simhash是google用来处理海量文本去重的算法。

青空栀浅·2018-12-21 00:00

文本相似度计算_01

文本相似度的计算文本关键词提取文本分类情感分析文本主题提取命名实体识别常用的文本相似度的计算方式主要分为基于字符串的与基于语料库的方式。本篇先来讨论一下常用的基于字符串的相似度计算方法。

青空栀浅·2018-12-18 00:00

海量文本相似度匹配

1词与词之间的匹配（主要用于分词，单词补全，模板匹配）1.1一对一KMP1.2一对多前缀树1.3多对多给一个字典，再给一个m长的文本（m长的文本里面包含很多的词），问这个文本里出现了字典里的哪些字。1.3.1方法一：使用HashMap复杂度是O(maxLengh(word)*length(str))这样和字典的大小没有关系1.3.2方法二：AC自动机https://blog.csdn.net/fk

fkyyly·2018-12-14 10:37

BERT中文实战（文本相似度）

个人githubBERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务。Google已经投入了大规模的语料和昂贵的机器帮我们完成了Pre-training过程附上中文预训练bert链接：https://pan.b

sliderSun·2018-12-07 16:10

【BiLSTM||CNN】文本相似度分类网络搭建

上面这个网络仅仅考了各自的语义信息，并且融合方式不够科学。看了很多论文后，加入了自己的想法，更新第二版网络结构第三版网络，增加了BiLSTM语义融合网络与Depthwise1*1输出操作网络这样设计的目的：1.通过matchingpyramid做向量交叉2.引入卷积做自学习融合3.引入BiLSTM语义上的融合4.参数量较大，采用1*1depthwise提高融合能力同时降低参数量5.加了BN层以后，

南七小僧·2018-12-07 09:04

使用jieba和gensim模块判断文本相似度

原文：https://www.jianshu.com/p/cb978743f4d4碎冰op判断文本的相似度在很多地方很有用，比如在爬虫中判断多篇已爬取的文章是否相似，只对不同文章进一步处理可以大大提高效率。在Python中，可以使用gensim模块来判断长篇文章的相似度。点这里进官网官方的文档部分内容实在太含糊了，网上也找不到很有用的文章，所以我现在写下来记录一下自己的踩坑史。实际中我用的是数据库

E.Wong·2018-12-03 11:25

使用BERT做中文文本相似度计算与文本分类

转载请注明出处，原文地址：https://terrifyzhao.github.io/2018/11/29/使用BERT做中文文本相似度计算.html简介最近Google推出了NLP大杀器BERT，BERT

爱编程真是太好了·2018-11-29 18:53

文本相似度分析实例

1.读取文档2.对计算的文档进行分词3.对文档进行整理成指定格式，方便后续进行计算4.计算出词语的频率5.【可选】对频率低的词语进行过滤6.通过语料库建立词典7.加载要对比的文档8.将要对比的文档通过doc3bow转换成稀疏向量9.对稀疏向量进行进一步处理10.将新语料库通过tfidfmodel进行处理，得到tfidf11.通过token2得到特征数12.计算稀疏矩阵相似度，从而建立索引13.得到

Joker_xun·2018-10-26 22:15

计算文本相似度－Word2Vec计算

来源于https://juejin.im/post/5b237b45f265da59a90c11d6Word2Vec，顾名思义，其实就是将每一个词转换为向量的过程。如果不了解的话可以参考：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519这里我们可以直接下载训练好的Word2Vec模型，模型的链接地址为：https://pan.baidu.c

Eric_LH·2018-10-18 19:47

文本相似度之LDA

孤狼18·2018-10-17 20:00

中文短文本相似度：WMD

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，也未集成到公司的任何系统中，

Ding_xiaofei·2018-10-17 12:40

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