相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
gensimgensim是在做自然语言处理时较为经常用到的一个python工具库，主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中，学习文本隐藏的主题向量表达。包括TF-IDF、word2vec、doc2vec等多种模型实现逻辑利用HanLP对标题进行分词，形成一个二维的列表将二维列表生成预料词典，通过doc2bow稀疏向量，形成语料库词袋模型 + TF-IDF模型，计算出tfidf值获取预料词典的
相似度计算总结 + 图解在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进
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2023-10-08 14:41:28
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最近，基于神经网络的自然语言理解研究的快速发展，特别是学习语义文本表征，为全新产品提供必要的技术，如Smart Compose和Talk to Books。它还可以帮助提高基于有限的训练数据量的自然语言任务性能，例如，从少至100个标记示例中构建强大的文本分类器。下面，我们讨论两篇论文，关于语义表征研究方面的最新进展，以及两种可在TensorFlow Hub上下载的新模型，我们希望开发人员用它来构
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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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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算法概述：首先对源图像与要筛选的图像进行直方图数据采集，对采集的各自图像直方图进行归一化再使用巴氏系数算法对直方图数据进行计算，最终得出图像相似度值，其值范围在[0, 1]之间0表示极其不同，1表示极其相似（相同）。 算法步骤详解：大致可以分为两步，根据源图像与候选图像的像素数据，生成各自直方图数据。第二步：使用第一步输出的直方图结果，运用巴氏系数（Bhattacharyya&
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2023-07-28 19:17:02
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自然语言语义分析研究进展_笔记词语语义分析：确定词语意义，衡量两个词之间的语义相似度或相关度;句子语义分析：研究包含句义分析和句义相似度分析两方面;文本语义分析：识别文本的意义、主题、类别等语义信息的过程，从而实现对大规模文本集合的 有效管理与挖掘。当前的研究策略：基于知识或语义学规则的语义分析（语义词典、知识库、概念本体库）和基于统计学的词语语义分析。一、词语语义分析词语相似性：也可称为可替代性
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2023-10-08 16:36:21
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WordNetIntroductionWordNet是由Princeton 大学的心理学家，语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典。它不是光把单词以字母顺序排列，而且按照单词的意义组成一个“单词的网络”。它是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网。名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连接。Word
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2023-10-03 14:45:21
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一、要求1、使用百度人脸识别库 2、识别对比图片，获取图片相似度 3、显示最相似的明星照片、显示本人照片 4、调用摄像头拍照、比对查找最相似的明星脸 5、录入明星照片、查看照片列表、修改、删除照片二、实现方式2.1百度API封装1、获取Token鉴权认证参考：http://ai.baidu.com/ai-doc/REFERENCE/Ck3dwjhhu填写API_Key和Secret_Key，运行程
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2023-10-29 19:27:24
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Word2Vec Model Analysis for Semantic Similarities in English Words摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法论3.1 语义相似性3.2 系统概述3.3 词嵌入3.4 数据集3.5 预处理3.6 Word2Vec配置设置4. 评价4.1 测试4.2 测试结果分析5. 结论和未来的工作 文献信息：标题：英语单词语义相似性的Word2Vec
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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深度学习入门篇-推荐系统-相似度算法 学完这一part需要三个小时，我个人认为0代码基础也能看懂，不懂的地方多看几遍。建议选择连续的时间学习更高效哦，侵删。一、能学到什么？深入理解推荐系统的业务逻辑掌握数据的特征提取方法掌握相似度算法（余弦相似度）在实际项目中的应用掌握机器学习（建模与应用）掌握深度学习（建模与应用）推荐系统可以用什么方式来实现？用数学中的相似度算法实现用机器学习方式实现用深度学习
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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文本分析—余弦相似度计算一、余弦相似度简介欧几里得点积公式：a · b = || a || || b || cosθ 我们从图中可以看出，利用两个向量之间夹角的余弦值来代表两个向量之间的差异。 那么对于文本来说，如何将文本转换成可以计算的向量二、文本余弦相似度 我们从文本出发，首先需要对文本进行预处理，包括分词、去停用词等等操作，接着将文本进行向量化，这样才可以进行后续的余弦相似度计算。三、代码实
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2023-11-02 09:12:07
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前面讲的各个语义相似性计算的模型，基本都是双塔的结构。双塔结构主要优点是相似性计算快速，这里指的快速不是模型单个数据的推理速度，而是在大量问句场景下的计算，比如相似问句的召回场景。因为双塔模型得到的其实是单个问句的表示，相似性的计算只是在最后做了简单的计算，最耗时的问句表示操作可以离线完成。而cross
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。本文中，将介绍业务实践中最常用的几种相似度的度量方法。基于相似性的度量皮尔逊相关系数斯皮尔曼秩相关系数肯德尔秩相关系数余弦相似度雅卡尔相似度
概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
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2023-10-13 19:31:18
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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：  
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2023-11-23 22:56:51
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