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。方法1 编辑距离 编辑距离又称Levenshtein距离，是指将一个字符串转为另一个字符串所需的字符编辑次数，包括以下三种操作： 插入 - 在任意位置插入一个字符 删除 - 将任意一个字符删除 替换 - 将任意一个字符替换为另一个字符 编辑距离可以用来计算两个字符串的相似度，它的
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2023-11-19 14:00:22
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文本在线查重（Online Copy Detection）的实现1 概述1.1 需求给定一段文本，需要返回其和网络开放性数据相比的整体重复率以及具体的重复情况（具体重复的句子/字符串以及重复程度）。1.2 问题分析该问题属于copy-detection领域。由于需要给出查询文本具体重复的句子/字符串以及相应的重复程度，所以我们需要对查询文本进行合理的切分，并需要一一计算出切分后得到的字符串与在线开
〇、千言数据集：文本相似度比赛简介文本相似度旨在识别两段文本在语义上是否相似。文本相似度在自然语言处理领域是一个重要研究方向，同时在信息检索、新闻推荐、智能客服等领域都发挥重要作用，具有很高的商业价值。 文本相似度：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45目前学术界的一些公开中文文本相似度数据集，在相关论文的支撑下对现有的公
在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中，经常会涉及到如何度量两个文本的相似度问题。在诸如对话系统(Dialog system)和信息检索(Information retrieval)等的问题中，如何度量句子或者短语之间的相似度尤为重要。为方便对知识的梳理，写下这篇博客对部分传统方法、词向量、深度学习方法进行总结，遗漏之处还请大家补充。 度量文
simhash（局部敏感哈希）的原理simhash的背景 simhash广泛的用于搜索领域中，也许在面试时你会经常遇到这样的问题，如果对抓取的网页进行排重，如何对搜索结果进行排重等等。随着信息膨胀时代的来临，算法也在不断的精进，相似算法同样在不断的发展，接触过lucene的同学想必都会了解相似夹角的概念，那就是一种相似算法，通过计算两个向量的余弦值来判断两个向量的相似性，但这
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2023-11-23 23:54:37
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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
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
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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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
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2023-12-13 12:46:16
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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
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2024-02-28 14:27:59
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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
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
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2024-02-23 10:24:13
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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
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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经过前三篇博客的介绍，关于文档相似度的分析已经基本结束了，下面做下总结。 此处给出一个完整的相似项发现方法： 首先找出可能的候选对相似文档集合，然后基于该集合发现真正的相似文档。必须强调的是，这种方法可能会产生伪反例，即某些相似文档对由于没有进入候选对所以最终没有被识别出来。同样，该方法也可能产
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
