目录一、什么是LCS子序列最长公共子序列二、LCS的应用场景三、LCS的查找方法1. 动态规划法计算LCS的长度和两字符串的相似度2. 回溯算法查找LCS四、代码实现 一、什么是LCS子序列子序列: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的子序列最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence）：两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为
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2023-08-02 09:11:28
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NLP文本相似度1、前言2、余弦相似度2.1 原理2.2 计算步骤2.33、TF-IDF4、 1、前言NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本分析也是数据挖掘的重要手段，利用文本分析，我们将很快的读取到一本书、一篇文章、一段话中的关键词和核心思想，而文本相似度就是我们用来剔除无用信息或者重复信息的重要手段。要让计算机去找文本中的不同。我
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2023-10-19 15:44:05
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文章目录前言一、理论知识1.分词2.列出所有的词3.计算词频4.写出词频向量5.计算相似度二、java开发样例1.pom.xml2.相似度计算代码结尾 前言计算文章/字符串的相似度有多种算法，本文将采用java+jieba/hanlp分词进行余弦相似性计算。一、理论知识余弦距离，也称为余弦相似度，是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的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接
项目简介nlp-hanzi-similar 为汉字提供相似性的计算。创作目的有一个小伙伴说自己在做语言认知科学方向的课题研究，看了我以前写的 NLP 中文形近字相似度计算思路就想问下有没有源码或者相关资料。国内对于文本的相似度计算，开源的工具是比较丰富的。但是对于两个汉字之间的相似度计算，国内基本一片空白。国内的参考的资料少的可怜，国外相关文档也是如此。于是将以前写的相似度算法整理开源，希望能帮到
本博文将会介绍NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度（余弦相似度，cosine similarity）。 首先，让我们来看一下，什么是词袋模型。我们以下面两个简单句子为例：sent1 = "I love sky, I love sea."
sent
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2023-11-03 11:48:49
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PaddleNLP《基于深度学习的自然语言处理》打卡营作业2-- 必修｜文本语义相似度计算《基于深度学习的自然语言处理》课程《基于深度学习的自然语言处理》地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24177完成预测环节预训练模型的调用代码，并跑通整个项目，成功提交千言文本相似度竞赛，按要求截图，提交作业即可。tips：预
1. 计算文本相似度的常用算法(1) 基于词向量: 余弦相似度, 曼哈顿距离, 欧几里得距离, 明式距离(是前两种距离测度的推广) (2) 基于字符: 编辑距离, simhash(适用于海量数据), 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) (3) 基于概率统计: 杰卡德相似系数 (4) 基于词嵌入模型: word2vec/doc2vec2
文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离（Edit Distance）1.2 最长公共子串、最长公共子序列（Long Common Subsequence，LCS）1.3 句向量表示（Word Averaging Model，WAM）1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson
本文将介绍一下内容：NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）如何构造句向量（Sentence Embedding）利用词袋模型来计算句子间的余弦相似度（余弦相似度cosine similarity）使用编辑距离算法计算句子的相似度（编辑距离相似度）一，什么是词袋模型1，分句和分词通常，NLP无法一下子处理完整的段落或句子，因此，第一步往往是分句和分词。这里只有句子，因此我们只需要分词即可
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2023-11-07 00:48:24
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目录1、基于Word2Vec的余弦相似度2、TextRank算法中的句子相似性3、莱文斯坦距离（编辑距离）4、莱文斯坦比5、汉明距离6、Jaro距离（Jaro Distance）7、Jaro-Winkler距离（Jaro-Winkler Distance）8、基于Doc2Vec的句子相似度计算1、基于Word2Vec的余弦相似度首先对句子分词，使用Gensim的Word2Vec训练词向量
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2023-08-31 18:21:16
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目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析 1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机
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2023-09-20 14:14:05
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文章目录1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算1.2.杰卡德系数计算1.3.TF 计算1.4.TFIDF 计算1.5.BM252.基于深度学习的方法2.1.Word2Vec 计算6.参考文献 如下在师兄的博文基础上修改： 静觅 » 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法 1.基于统计的方法1.1.编辑距离计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是
前提知识：阮一峰：TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章本文章根据 在路上吗 翻译官方教程，使用tfidf计算文本相似度翻译教程地址：首先安装gensim，具体可百度。导入gensim，并设置日志from g
# NLP相似度判定：技术概述与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，相似度判定是理解和分析文本内容的重要技术。它可以帮助我们比对文本之间的相似性，广泛应用于搜索引擎、信息检索、推荐系统等多个领域。本文将详细介绍NLP相似度判定的基本概念和实现方法，并附上代码示例，帮助读者深入理解这一技术。
## 1. 什么是相似度判定？
**相似度判定**是一种计算文本之间相似性的技术，通常通过数值来表
## 如何实现NLP相似度计算
### 1. 流程概述
首先，让我们来看一下实现NLP相似度计算的整体流程。我们可以用以下表格展示每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 文本数据预处理 |
| 2 | 提取文本特征 |
| 3 | 计算文本相似度 |
### 2. 具体步骤及代码
#### 步骤1：文本数据预处理
在这一步骤中，我们需要对文
##句子相似度计算的方法句子相似度指的是两个句子之间相似的程度。用于NLP中对话系统、文本分类、信息检索、语义分析等。句子相似度的计算方法主要分为基于统计的方法（莱文斯坦距离 | 编辑距离）和基于深度学习的方法。 基于统计的方法： BM25 TFIDF计算 TextRank算法中的句子相似性 基于深度学习的方法： 基于Word2Vec的余弦相似度 DSSM（Deep Structured Sema
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2023-10-31 14:39:14
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聚类分析之K-means算法 文章目录聚类分析之K-means算法一.距离度量和相似度度量方法1.距离度量2.相似度二.K-means算法原理1.选取度量方法2.定义损失函数3.初始化质心4.按照样本到质心的距离进行聚类5.更新质心6.继续迭代 or 收敛后停止 聚类分析是一类非常经典的无监督学习算法。聚类分析就是根据样本内部样本“子集”的之间的 特征找到相似度最接近的一堆堆“子集”，将相似度最
概述总文本相似度的计算方法主要分为三大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相符合；另一类是基于语义理解的计算方法，这种方法依赖于具有层次结构关系的语义词典，计算结果相对准确，与人对自然语言的理解较为符合；第三种类是基于深度学习的计算方法。1、基于向量空间模型的计算方法向量空间模型简称 VSM，是 Vector
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2023-07-04 21:54:21
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文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
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2023-08-23 15:57:21
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余弦函数余弦函数在三角形中的计算公式为： 在直角坐标系中，向量表示的三角形的余弦函数是怎么样的呢？下图中向量a用坐标(x1,y1)表示，向量b用坐标(x2,y2)表示。 向量a和向量b在直角坐标中的长度为，向量a和向量b之间的距离我们用向量c表示，就是上图中的黄色直线，那么向量c在直角坐标系中的长度为 ，将a，b，c带入三角函数的公式中得到如下的公式：这是2维空间中余弦函数的公式，那么多维空间余弦
