本文要点在于算法的设计：如果两个单词中不相同的字母足够少，并且随机选择几个字母在两个单词中具有相同的前后顺序，则认为两个单词是等价的。 目前存在的问题：可能会有误判。...one中位置positions上的字母是否 与单词another中的相同字母具有同样的前后顺序''' #获取单词one中指定位置上的字母 lettersInOne = [one[p]...another中也具有相同的前后位置关系，返回True if sorted(positionsInAnother)==positionsInAnother: return True return...r = abs(c1-c2) / len(one+another) #测试单词one随机位置上的字母是否在another中具有相同的前后顺序 minLength = min(len(...minLength//2, minLength-1)) positions.sort() flag = testPositions(one, another, positions) #两个单词具有较高相似度
(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化) 本文相关代码 获取 关注微信公众号 datayx 然后回复 文本相似似度 即可获取。...文本相似度计算 基准方法，估计两句子间语义相似度最简单的方法就是求句子中所有单词词嵌入的平均值，然后计算两句子词嵌入之间的余弦相似性。...词移距离（Word Mover’s Distance），词移距离使用两文本间的词嵌入，测量其中一文本中的单词在语义空间中移动到另一文本单词所需要的最短距离。...query和docs的相似度比较 rank_bm25方法，使用bm25的变种算法，对query和文档之间的相似度打分，得到docs的rank排序。...Result 文本相似度计算 基准方法 尽管文本相似度计算的基准方法很简洁，但用平均词嵌入之间求余弦相似度的表现非常好。实验有以下结论： ?
ALBERT是一个比BERT要轻量，效果更好的模型，本篇实践介绍如何用ALBERT计算两个文本的相似度。...，这里介绍如何基于albert_tiny模型进行文本相似度计算。...，在本篇实战中，利用这个向量来计算文本之间的相似度。...相似度的计算大致可以分为这么几个步骤： 1. 构建模型，加载ALBERT预训练模型。 2. 构建分词器，处理输入。 3. 利用模型，计算输入文本的向量表征。 4....利用文本向量，计算两个文本之间距离或者相似度。
首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim import jieba from gensim import corpora,models,similarities 以下doc0-doc7是几个最简单的文档...，我们可以称之为目标文档，本文就是分析doc_test（测试文档）与以上8个文档的相似度。...，其次是doc0，与doc2的相似度为零。...最后总结一下文本相似度分析的步骤： 读取文档 对要计算的多篇文档进行分词 对文档进行整理成指定格式，方便后续进行计算 计算出词语的词频 【可选】对词频低的词语进行过滤 建立语料库词典 加载要对比的文档...，从而建立索引 13、得到最终相似度结果
在NLP中，我们经常要比较两个句子的相似度，其标准方法是将句子编码为固定大小的向量，然后用某种几何距离（欧氏距离、cos距离等）作为相似度。...本文就来简单介绍一下属于后者的两个相似度指标，分别简称为WMD、WRD Earth Mover's Distance 假设现在有两个概率分布p({x}),q({x})，那么Wasserstein距离的定义为...，从而使得线性规划的求解失败，所以干脆去掉最后一个冗余的约束，减少出错的可能性 Word Mover's Distance 很明显，Wasserstein距离适合于用来计算两个长度不同的序列的差异性，而我们要做语义相似度的时候...，两个句子的长度通常也是不一样的，刚好对应这个特性，因此很自然地就会联想到Wasserstein距离也许可以用来比较句子相似度，首次进行这个尝试的是论文《From Word Embeddings To...() dis = ((z_x-z_y) ** 2).sum()**0.5 * 0.5 # 别忘了最后要乘以1/2 return dis References 从EMD、WMD到WRD：文本向量序列的相似度计算
本文将从预备知识的概念开始介绍，从距离名词，到文本分词，相似度算法，并将这些概念融合、统一的介绍NLP中文本相似度的知识，期望通过本文，大家可以与我一样，对这些知识有个基本的了解。...Hanlp分词器 KCWS分词器 文本相似度 在介绍完距离和分词之后，接下来，我们就需要来关注计算文本相似度的算法了。...本文接下来将重点介绍基于余弦复杂度的文本相似度比较算法，和适用于海量数据的simhash文本相似度算法，并给予一定的工程实现方案。...，来计算文本的相似度。...因此，为了在爬取网页时用于快速去重，Google发明了一种快速衡量两个文本集相似度的算法：simhash。 简单来说，simhash中使用了一种局部敏感型的hash算法。
该库是具有 tf * idf 权重的 Ruby 向量空间模型（VSM），它能够用 tf * idf 计算文本之间的相似度。...排名函数创建文档项矩阵： https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 model = TfIdfSimilarity::BM25Model.new(corpus) 创建一个相似矩阵...： matrix = model.similarity_matrix 查找矩阵中两个文档的相似度： matrix[model.document_index(document1), model.document_index...(document2)] 打印文档中术语的 tf * idf 值： tfidf_by_term = {} document1.terms.each do |term| tfidf_by_term[term...- ['and', 'the', 'to'] document1 = TfIdfSimilarity::Document.new(text, :tokens => tokens) 自己提供每个术语出现的次数和文档中的
在业务中我们经常会遇到查重的需求，例如给定一个文本字符串，判断在已有的文档中，是否存在与其相似的。...想要实现这类功能的方式有很多种，一种高效的方式是先利用 SinHash 将数据降维压缩成一串哈希值，再利用海明距离(Hamming Distance) 来比较两者之间的相似度。...AS sh3, ngramSimHash('SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的Hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。')...AS sh3, ngramSimHash('SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的Hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。')...从结果可得知: sh1 和 sh2 的海明距离是0，所以它们没有差异; sh1 和 sh3 的距离是3，根据经验，距离在3以内的两段文本相似度就算很高了; sh1 和 sh4 的距离是10，远大于3，
问题出现，为什么需要文本相似度 于小文是一个普通程序员，业余的时候会出于做一些自己的网站，最近他做了一个问答社区，就是大家有什么问题都可以在上面问，然后也会有热心网友来解答的网站。...，发现这种方法有个很高大上的名字，叫：Jaccard Distance 中文是有词，但又未分词的 我们知道英文大部分情况是以空格分割的一个一个单词，但是中文并没有，中文只是有时候会有一些标点符号而已。...然后于小文只需要大概看看每个分类，给一些明确的分类起个名字就好了 这个算法基本上是K-means 搜索 搜索和聚类、分类其实差不多，我们可以认为语义搜索从某种意义上来说，是拿搜索中的“查询语句”去找已有资料库中的最相似的资料...广义语义相似度 广义语义相似度，于小文发明的词？ 当我们把语义相似度扩展到广义，比如说文字的语义相似度可以用一个复杂的函数（模型）表达的时候，相似度实际上就可以是很多东西了。...例如我们说文本分类模型，本质上是对新来的样本，是模型去判断它和学过的样本的相似度对比并最终打分、聚合而得到的结果。 例如我们说记忆与联想，本质上是我们在脑中进行某种相似度搜索，而得到的答案。
AI/NLP工程师，微软MVP，公众号《人工智能工程》 问题出现，为什么需要文本相似度 相似度的实现思考 第一种思考 第二种思考 中文是有词，但又未分词的 词与词不同权 语义相似度 相似度的扩展 分类...聚类 搜索 实体相似度 广义语义相似度 （两个月前准备写的文章，不过写着写着灵感就没了……） 问题出现，为什么需要文本相似度 于小文是一个普通程序员，业余的时候会出于做一些自己的网站，最近他做了一个问答社区...，发现这种方法有个很高大上的名字，叫：Jaccard Distance 中文是有词，但又未分词的 我们知道英文大部分情况是以空格分割的一个一个单词，但是中文并没有，中文只是有时候会有一些标点符号而已。...然后于小文只需要大概看看每个分类，给一些明确的分类起个名字就好了 这个算法基本上是K-means 搜索 搜索和聚类、分类其实差不多，我们可以认为语义搜索从某种意义上来说，是拿搜索中的“查询语句”去找已有资料库中的最相似的资料...例如我们说文本分类模型，本质上是对新来的样本，是模型去判断它和学过的样本的相似度对比并最终打分、聚合而得到的结果。 例如我们说记忆与联想，本质上是我们在脑中进行某种相似度搜索，而得到的答案。
基于人工智能句子相似度判断文本错误的方法 人工智能分支自然语言处理的文本句子相似度度量方法以后很成熟，通过相似度在关键字不同距离的截取词组，形成多个维度的句子相似度打分，并进行超平面切割分类，考虑实际的文本大小...一、句子相似度 1、句子相似度：腾讯、百度、python 2、图书、CSDN 二、多维度超平面分类、软硬判断的数值视角、多维度 1、一些例子：多维度、超平面分类 2、我们的多维度思考：算力、计算速度、准确性...3、软硬判断的数值视角： 4、更多维度的头脑风暴：章节、类型、人。。。。...一、 1、句子相似度：腾讯、百度、python 二、 1、 2、 3、 4、 三、准确性、调参的黑盒和可视化。 1、每个月多少个文件？文件有多少句话？...2、相似度匹配单个还是混合精确度高？哪个精确的高？ 3、哪些维度是强相关，算力、速度、精确的要求范围？ 4、评价、数据打标签量影响学习准确率。 5、延伸到其他场景 6、
相似度 中文相似度按照长度可以有字与字的相似度、单词与单词的相似度、句子与句子的相似度、段落与段落的相似度和文章与文章的相似度。...相似度计算方法总的可以归为两类，一类是基于统计的方法，一般用于句子段落这些较大粒度文本。另一类是基于语义的方法，一般用于词语或句子等较小粒度文本。...相似度在这里可以用来计算用户以自然语言的提问问句与语料库中问题的匹配程度，那么匹配度最高的那个问题对应的答案将作为响应。...* 比如在机器翻译中，会分析语句的相似度来完成双语的翻译，能否准确定义并计算相似度将影响翻译的效果，最简单的相似性分析就是直接利用语句中每个词的语法和语义来分析，而如果要更进一步分析的话则是先分析语句的依存树...总结 从某种程度上来说，如果能定义一个较好的相似度计算方式，并且能有一个较好的准确性，那么基本就能解决很多NLP领域文本相关的问题。
、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单，只要引入hanlp.jar包，便可处理（新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装），下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
Pattern matching: The gestalt approach python 比较两个序列的相似度，不需要分词 案例1 import difflib a="做子宫肌瘤微创手术用多少钱" b...="股癣是什么样子的?...是序列的相似性。...会忽视主体的词义、语义。 该算法计算返回的分数为共同发现的序列字符数的两倍除以两个字符串中的字符总数; 得分以整数形式返回，反映百分比匹配。...（值得注意的是再进行过程中是以B字符为基准进行的。）
有这样一个需求：需要对于用户发布的内容标题进行相似度对比，如果有之前的内容和当前发布的内容标题相似度到达某个阈值时则禁止发布或进行其他的一些操作。...该算法的复杂度是 O(m*n)，其中 n 和 m 分别是 string1 和 string2 的长度。...; // 21 当编辑距离越小时，相似度就越高。 除了编辑距离，PHP 还直接提供了一个计算两个字符串相似度的函数：similar_text。...通过将引用作为第三个参数传递，similar_text()会通过将similar_text()的结果除以给定字符串的平均长度，乘以百分比来计算相似度 100。...这个函数的实现使用了递归调用，所以可能会导致整个过程变慢或者变快，该算法的复杂度是 O(N**3)，N 是最长字符串的长度。 当$percent越大时，相似度越高。
#coding=utf-8 import collections import os with open('str.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read...().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数：\n %s" % collections.Counter(str1...) print collections.Counter(str1)['was']#以字典的形式存储，每个字符对应的键值就是在文本中出现的次数 python 的collections模块包含除内置list...初始化 counter支持三种形式的初始化，调用counter的构造函数时可以提供一个元素序列或者一个包含键和计数的字典，还可以使用关键字参数将字符串名映射到计数。...print m['b']#字符b出现的次数 下面选取一个英文的文本，并对其中单词出现的次数进行统计，返回某个单词出现的次数 python一行代码能实现的功能，就不要用两行、 链接： http
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？这篇文章对常见的计算方式做一个记录。...Jaccard 相似度 首先是 Jaccard 相似度系数，下面是它在维基百科上的一个定义及计算公式。...我们使用了** 1 - ( 编辑距离 / 两个字符串的最大长度） ** 来表示相似度，这样可以得到符合我们语义的相似度。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为 1；两个向量夹角为 90°时，余弦相似度的值为 0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。..."呼延二十三"), 0f); Assert.assertEquals(0.0f, StringSimilarity.cos("数据工程", "日本旅游"), 0f); 总结 本文简单的介绍了几种不同的计算纯文本之间相似度的方式
最近在知乎上看到这样一个问题：基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似度？...为什么对比学习能学到很好的语义相似度？...因为对比学习的目标就是要从数据中学习到一个优质的语义表示空间 众所周知，直接用BERT句向量做无监督语义相似度计算效果会很差，这个问题还没搞清楚的可以看我的这篇回答：BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗...计算句子A和句子B的语义相似度，通常来说，基于交互的方案结果更准确： 如果一共有N个句子,那么就需要进行 N × (N-1) 次相似度计算。...我自己在实践的时候，起初比较偷懒，就是这样直接处理的。正例对的相似度为1，负例对的相似度为0。但是，学习效果很差，和以往单句场景的经验完全不一致。
作者：光彩照人 学校：北京邮电大学 一、背景介绍 BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。...向量距离就比较近，从而可以用来进行相似度计算(余弦相似度、曼哈顿距离、欧式距离)。...这样SBERT可以完成某些新的特定任务，例如相似度对比、聚类、基于语义的信息检索。...三、评测-语义文本相似度(Semantic Textual Similarity-STS) 在评测的时候，这里采用余弦相似度来比较两个句子向量的相似度。...数据集上利用余弦相似度衡量句子向量，余弦相似度对于向量的每一个维度都是同等的，然而SentEval是利用逻辑回归分类器来评测，这样某些维度会对最终的分类结果产生影响。
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