文本相似度

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xbf in position 2: illegal multibyte sequence

针对我上一篇《简易版计算文本相似度》出现的问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/pythonlianxi/wenbensimi1.py",line52,ind3
pcy1127918·2020-09-15 23:28

文本相似度——基于TF-IDF与余弦相似性

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>本篇博客，主要是描述一种计算文本相似度的算法，基于TF-IDF算法和余弦相似性。
weixin_34128534·2020-09-13 06:32

基于Lucene、TF-IDF、余弦相似性实现长文本相似度检测

什么是TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)，汉译为词频-逆文本频率指数。TF指一个词出现的频率，假设在一篇文章中某个词出现的次数是n，文章的总词数是N，那么TF=n/N逆文本频率指数IDF一般用于表示一个词的权重，其求解办法为IDFi=log(D/Dw)，这里D指的是文本总量，Dw指的是词i在Dw篇文本中出现过。这篇文章讲解的很详
dmfrm·2020-09-13 06:20

Python TFIDF计算文本相似度

本文主要参考https://stackoverflow.com/questions/12118720/python-tf-idf-cosine-to-find-document-similaritStackOverflow的回答主要是使用sklearn的TfidfTransformercosine_similarity就是计算L2归一化的向量点乘。如果x,y是行向量，它们的cosinesimila
BeforeEasy·2020-09-13 04:21

如何比较两个文本的相似度 .

目标尝试了一下把PageRank算法结合了文本相似度计算。直觉上是想把一个list里，和大家都比较靠拢的文本可能最后的PageRank值会比较大。
huangwp6012·2020-09-12 02:07

Atitti knn实现的具体四个距离算法 欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离

Atittiknn实现的具体四个距离算法欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离1.Knn算法实质就是相似度的关系11.1.文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用
attilax·2020-09-12 00:26

基于词频的文本相似度

基于词频的文本相似度文本分词统计词频词频向量相似度计算应用项目源码：https://github.com/zhang2172268/mygit/tree/master/textSimilarity/textSimilarity
C__zhang·2020-09-10 22:40

TF-IDF算法和余弦相似度算法计算文本相似度（纯手撕）

一、TF-IDF算法  TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（informationretrieval）与文本挖掘（textmining）的常用加权技术。  TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同
野指针S-E·2020-09-06 12:26

基于词向量计算文本相似度（完整代码+测试数据）

基于词向量计算文本相似度1.测试数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1fXJjcujAmAwTfsuTg2CbWA提取码：f4vx2.实验代码：importmathimportosimportpandasaspdimportnumpyasnp
杨文欣欣·2020-08-26 10:35

计算句子文本相似度－编辑距离计算

本文转载于：https://juejin.im/post/5b237b45f265da59a90c11d6编辑距离，英文叫做EditDistance，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。例如我们有两个字符串：string和settin
Eric_LH·2020-08-25 15:42

自然语言处理（五 文本相似度）

简单共有词判断模型TFIDF向量表示TFIDFWord2vecLMSentenceEmbedding表示简单共有词判断模型假设现在有文本A和B，Num(A∩B)表示A和B中相同词的数量，Num(A∪B)表示A和B中所有词的数量。那么定义A和B的相似程度为：Similarity(A,B)=Num(A∩B)Num(A∪B)TFIDF向量表示上述共有词方式，只利用了词语的信息，却忽略了词频信息，引入TF
zchenack·2020-08-25 01:33

python文本相似度计算

步骤分词、去停用词词袋模型向量化文本TF-IDF模型向量化文本LSI模型向量化文本计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的，所有词放入一个袋
m0_37710823·2020-08-25 00:51

simHash海量文本去重

simHash是google提出的用于计算海量文本相似度的算法：(1)分词=>word(2)单词权重tfidfword=>(word,weight)(3)每个词hash为指定长度的二进制串，如10010
点点渔火·2020-08-24 22:24

skip-thought vector 实现Sentence2vector

1、常见文本相似度计算方法常见的短文本相似度计算方法目前有很多中，但这些短文本相似度计算方法都只是提取了短文本中的浅层特征，而无法提取短文本中的深层特征。
weixin_30670965·2020-08-23 07:21

文本相似度算法之编辑距离算法

定义编辑距离又称Leveinshtein距离，是由俄罗斯科学家VladimirLevenshtein在1965年提出。以字符串为例，字符串a和字符串b的编辑距离是将a转换成b的最小操作次数，这里的操作包括三种：插入一个字符删除一个字符替换一个字符举个例子，计算learning和meaning的编辑距离，需要下列步骤learning->mearning将k替换成smearning->meaning将
raintungli·2020-08-23 07:10

python之去除文本标点符号

今天做一个文本相似度的小任务，利用python的“Levenshtein”包可对比两个文本的相似度。
不想上学的小菜鸟·2020-08-23 06:02

学习笔记--NLP文本相似度之LCS（最长公共子序列）

最长公共子序列一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为X和Y的最长公共子序列例如：--字符串12455与245576的最长公共子序列为2455--字符串acdfg与adfc的最长公共子序列为adf--字符串ABCBDAB与BDCABA的最长公共子序列为BCAB或BCBA或BDABLCS的作用生物学家常利用该算法进行基因序列比
小崔崔啊·2020-08-23 02:37

【创新实训】BERT4EL，基于文本相似度的实体消歧实现

任务描述现有douban、mtime、maoyan三个来源的电影，包含名称、简介、导演、演员、类型等等属性。需要相同的电影融合为一个电影条目，其中maoyan数量很少，可以合并到mtime中。参照实体消歧（或实体链接）的惯用语，数量最多的douban可以作为知识库中的entity，mtime（+maoyan）作为需要链接到KB的mention。思路事实上，这个任务也相当于文本多分类任务。类别数为K
_Mogician·2020-08-22 14:46

文本相似度算法调研简介

基础定义：tf-idftf：termfrequency词频idf：inversedocumentfrequency倒文档频率(1)最长公共子串（基于词条空间）LCS算法什么是最长公共子序列呢?好比一个数列S，如果分别是两个或多个已知数列的子序列，且是所有符合此条件序列中最长的，则S称为已知序列的最长公共子序列。例子如：有两条随机序列，如13455，and245576，则它们的最长公共子序列便是：4
沐曌·2020-08-22 14:30

基于Spark的TF-IDF算法的中文文本相似度实现

Sparkversion：spark2.2.0Hadoopversion:Hadoop2.6.5Scalaversion:scala2.11ansjversion：5.1.5第一、先说下应用场景吧，用户给出一段文字然后我返回十个与这段文字最相似的文件名称。第二、什么是TF-IDF算法？我就简单介绍一下，因为百度上也有许多的介绍，TF-IDF用中文来解释就是词频、逆文档频率的意思，TF-IDF体现了
cap3396g·2020-08-22 01:07

NLP学习03_停用词过滤、stemming、文本表示tf-idf、文本相似度

词的过滤：删除没有用的词，具体包括两类：1、停用词过滤，对理解文本没意义的词，a\an2、出现频率低的词过滤过滤要考虑自己的应用场景：比如好、很好等词，在情感分析中这些词很重要，在有些地方是作为停用词的一般是使用别人已经定义好的停用词库，然后进行自己的修改低频词作用不大，还有可能是噪声，所以没必要考虑stemming英文需要标准化词的标准化操作有两种：stemming，lemmazation比如将
渣渣小耳·2020-08-21 18:22

余弦相似度的计算方法及在文本相似度方面的应用

源自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a6b27a30102vbr0.html余弦计算相似度度量相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数
yuhushangwei·2020-08-21 11:10

8个优秀的数据挖掘工具

原文链接：https://developer.51cto.com/a...作者：快快网络1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2V
民工哥·2020-08-20 17:33

8个优秀的数据挖掘工具

原文链接：https://developer.51cto.com/a...作者：快快网络1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2V
民工哥·2020-08-20 17:33

文本相似度对比

importnumpyasnpfromscipy.linalgimportnormfromscipyimportstatsfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfVectorizerdefjaccard_similarity(s1,s2):vectorizer=CountVectorizer(tokenizer=l
我想了很多事情·2020-08-19 21:10

使用keras，在load_model()时，出现NameError: name '***' is not defined

是因为在构造模型是，使用了自定义的层，如Lambda()#文本相似度评估方式defexponent_neg_manhattan_distance(sent_left,sent_middle,sent_right
Yiheng_Lu·2020-08-19 16:52

Python数据分析：情感分析

Python数据分析：情感分析自然语言处理（NLP）将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式预处理得到的字符串进行向量化经典应用：情感分析文本相似度文本分类简单情感分析：情感字典(sentimentdictionary
Sweeney Chen·2020-08-19 05:42

奇异值分解(SVD)应用简介

二：SVD在短文本相似度的应用文本相似度计算中比较有名的算法LatentSemanticAnalysis(LSI/LSA)，就是用的SVD技术，将文档—词语矩阵（bagofwords方法，或者TF，TF-IDF
linluyisb·2020-08-19 02:56

机器学习：NLP（自然语言处理）基础，相似度分析，KNN情感分类

文章目录文本相似度分析1.把评论翻译成机器看的懂的语言1）.分词(把句子拆分成词语)2）.制作词袋模型（bag-of-word:可以理解成装着所有词的袋子）3）.用词袋模型制作语料库（corpus:把每一个句子都用词袋表示
Mr. Donkey_K·2020-08-19 00:53

Python3实现计算文本相似度（查重机制）

使用Python3中jieba包进行分词，整理为指定格式，gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量，再通过models中的tf-idf将语料库进行处理，特征值和稀疏矩阵相似度建立索引，最后的到相似度结果。以下是代码实现：#-*-coding:utf-8-*-"""@author:zjpPython3.6.6"""importjiebafromgensimimportcorpor
NLP的菜鸡平·2020-08-18 19:09

机器学习——NLP基础，相似度与情感分析

用到的就是我们的NLP中的文本相似度分析。文本相似度分析：就是从海量数据，文章，评论中，把相似的数据挑选出来。其步骤为：把评
西楚霸王刘波·2020-08-18 05:30

NLP——计算文本相似度的常用算法

文章目录一、绪论二、余弦相似度2.1余弦相似度定义2.2计算相似度步骤2.3举例2.4改进方式2.5代码三、TF-IDF计算3.1TF、IDE、TF-IDF的计算方法3.1.1词频TF的计算方法3.1.2反文档频率IDF的计算方法3.1.3TF-IDF的计算方法3.2利用TF-IDF计算文章相似度3.3代码四、基于语义相似度的计算----DSSM4.1原理4.2输入层4.2.1英文4.2.2中文4
你要啥自行车·2020-08-17 16:43

编辑距离算法应用总结

编辑距离算法可以用于衡量文本相似度，进而解决文本的模糊搜索/匹配问题。
海洋顶端·2020-08-16 19:11

NLP点滴——文本相似度，计算文本间的距离

前言在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性，我们都知道文本是一种高维的语义空间，如何对其进行抽象分解，从而能够站在数学角度去量化其相似性。而有了文本之间相似性的度量方式，我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析；另一方面，我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理，或者找寻某一实体名称的相关名称
huanghanqian·2020-08-16 12:12

蛙蛙推荐：蛙蛙教你文本聚类

这里会用到TF/IDF权重，用余弦夹角计算文本相似度，用方差计算两个数据间欧式距离，用k-means进行数据聚类等数学和统计知识。关于这些概念可以去google，或者参考文本后的参考链接。
onlytiancai·2020-08-16 07:50

8个优秀的数据挖掘工具

1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。
马哥教育·2020-08-13 23:56

如何计算两个字符串之间的文本相似度?

如何计算两个字符串之间的文本相似度?前言平时的编码中，我们经常需要判断两个文本的相似性，不管是用来做文本纠错或者去重等等，那么我们应该以什么维度来判断相似性呢？这些算法又怎么实现呢？
星河子_YumWisdom·2020-08-12 16:44

自然语言处理入门（1）——文本相似度计算

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。文本相似度常用的计算方法有TF-IDF、LSI、LDA等。
weixin_34059951·2020-08-11 23:03

自然语言处理（2）——文档相似度计算

上一篇讲了如何利用ICTCLAS分词工具进行分词，这一次讲一下文本相似度计算，从字面上理解就是比较两个文本之间的相似性。在文本分类和聚类中都会用到文本相似度的计算。
VioletCherry·2020-08-11 21:16

Python---爬虫---清洗---SnowNLP(基础NLP处理库)

#提取摘要s.summary(3)8.文本相似度s.sim(['文章'])提供训练：#分词训
agsddd·2020-08-11 04:13

文本相似度-相似度度量

NLP点滴——文本相似度目录前言字面距离commonlang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型
stay_foolish12·2020-08-11 04:08

字符串相似度

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>字符串相似度http://www.cnblogs.com/tianchi/archive/2013/02/25/2886964.html自己实现文本相似度算法
weixin_33770878·2020-08-10 23:29

《跨语言文本相似性检测》第一周—前期调研

《跨语言文本相似性检测》第一周—前期调研文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。
Johline·2020-08-10 14:33

sklearn计算余弦相似度

余弦相似度在计算文本相似度等问题中有着广泛的应用，scikit-learn中提供了方便的调用方法第一种，使用cosine_similarity，传入一个变量a时，返回数组的第i行第j列表示a[i]与a[
云中的鱼·2020-08-10 07:10

相似度-未完待续

在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本相似度问题，在如对话系统（Dialogsystem)和信息检索（Informationretrieval)等问题中，如何度量句子或短语之间的相似度显得尤为重要
明星海棠果·2020-08-10 01:33

文本相似度的那些算法

子序列与子字符串这个系列问题包含这么几种：最大子序列、最长递增子序列、最长公共子串、最长公共子序列。几个子问题都可以用动态规划的思路来求解。对于长度为i、j的两个字符串，使用m[i][j]矩阵来存放中间结果。更详细的算法可以看这篇文档：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2012070.html字符串编辑距离精确计算两个字符串的编辑距离，可以
a345017062·2020-08-09 19:07

bert服务化&bert模型部署&文本相似度

本文提供另一个html版本。Bert是Google在2018年10月提出的一种新的语言模型，全称为BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（Bert）。和近年来的一些语言模型譬如ELMo不同，BERT通过在所有层联合调节左右两个上下文来预训练深层双向表示，此外还通过组装长句作为输入增强了对长程语义的理解。Bert可以被微调以广泛用于各类
h1021456873·2020-08-09 08:51

simhash计算文本相似度

转自http://www.lanceyan.com/tech/arch/simhash_hamming_distance_similarity.html通过采集系统我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的
KIDGIN7439·2020-08-09 06:32

项目：微博情感分析（NLTK）

1.NLTK介绍应用：情感分析，文本相似度，文本分析。自带分类、分词功能。语料库，实际使用真实语言。
weixin_43579079·2020-08-09 01:14

文本挖掘之文本相似度判定

刘勇Email:[email protected]简介针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。余弦相似度原理余弦定理：图-1余弦定理图示性质：余弦值的范围在[-1,1]之间，值越趋近于1，代表两个向量的方向越趋近于0°，他们的
weixin_34242509·2020-08-09 00:33
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