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智聆口语评测

智聆口语评测

腾讯云智聆口语评测(SOE)是腾讯云推出的中英文口语评测产品,支持从儿童到成人全年龄覆盖的语音评测,支持单词(词语),句子等多种模式,支持发音准确度(GOP),流利度,完整度,重音准确度等全方位打分机制,专家打分相似度 95% 以上。
  • 句子相似度

    句子相似度接口能够基于深度学习技术来计算一个源句子和多个目标句子的相似度,相似度分值越大的两个句子在语义上越相似。目前仅支持短文本(不超过500字符)的相似度计算,长文本的相似度计算也即将推出。鉴于句子相似度是一个应用非常广泛的功能,腾讯云自然语言处理团队在Bert等领先的深度神经网络模型的基础上,专门针对文本相似任务进行了优化,并持续迭代更新。基于句子相似度,可以轻松实现诸如文本去重、相似推荐等功能。接口将以句子数量为单位消耗资源包,而不是调用接口次数为单位。默认接口请求频率限制:20次秒。SrcText是String需要与目标句子计算相似度的源句子(仅支持UTF-8格式,不超过500字符) TargetText.N是Array of String目标句子(以句子数量为单位消耗资源包) 3示例示例1 句子相似度示例输入示例https:nlp.tencentcloudapi.com?
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  • 句子相似度的计算 | NLP基础

    文本的相似度又分为词级别的相似度,句子级别相似度,段落级别的相似度和文章级别的相似度。?尤其是随着各种词向量的出现,词级别的相似度问题已经得到了较好的解决。基于词向量计算句子的相似度不过句子或更长的文本由于复杂性更高,包含的信息更多,其相似度问题还没有一个非常完善的解决方案。?那么如果对一句话中的每个词的词向量求平均值,那么这个向量也应该能表示句子的意思。出于这个思路就有了这一种句子相似度比较方法。使用孪生网络计算句子相似度除了上面介绍的之外,孪生网络也是相似度对比不可不提的一个概念,它很简单,但是很有效果。在进行句子相似度计算可以使用上面介绍的InferSent或者Google sentence encoder作为编码网络来进行相似度的预测。?
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  • 智能问答:LSTM 句子相似度分析

    使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确。如下面两个句子:“北京的首都是中国”与“中国的首都是北京”的相似度为1。“学习容易”和“学习困难”的相似度很容易也非常高。为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量。AI项目体验地址 https:loveai.tech 数据准备训练和测试数据包括两个待比较句子以及其相似度(0-1):测试数据格式相似。根据词编号,进一步生成每个句子的编号向量,句子采用固定长度,不足的位置补零。保存词编号到文件,保存词向量矩阵方便预测使用。
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  • nlp自然语言处理中句子相似度计算

    在做自然语言处理的过程中,现在智能对话比较火,例如智能客服,智能家电,智能音箱等,我们需要获取用户说话的意图,方便做出正确的回答,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python实现句子相似度的计算。句子相似度常用的几种方法: 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3、Word2Vec 计算编辑距离,英文叫做 Edit Distance,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s2) strings = target = 你在干啥results = list(filter(lambda x: edit_distance(x, target) 0.92: return 两个句子相似else: return 两个句子不相似?
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  • 句子相似度计算

    思路一:先求句向量,然后求余弦相似度1.求得两个句子的句向量生成文本词频向量 用词频来代替,句子,当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。return v np.sqrt((v ** 2).sum())2.求两个向量之间的余弦夹角####计算余弦夹角def cos_sim(vector_a, vector_b): 计算两个向量之间的余弦相似度cos = num denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim思路二:求得词向量,计算词移距离WMD词移距离Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小如图,我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5(可以简单地用词频或者TFIDF进行计算),那么由于’Obama’和’president’的相似度很高,那么我们可以给由’Obama’移动到’
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  • 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

    在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python实现句子相似度的计算。基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法: 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。运行结果如下: 2 这里的 distance 库我们可以直接使用 pip3 来安装: pip3 install distance 这样如果我们想要获取相似的文本的话可以直接设定一个编辑距离的阈值来实现,
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  • 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

    在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python实现句子相似度的计算。基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法: 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。运行结果如下: 2 这里的 distance 库我们可以直接使用 pip3 来安装: pip3 install distance 这样如果我们想要获取相似的文本的话可以直接设定一个编辑距离的阈值来实现,
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  • 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

    在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法:编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。运行结果如下:2这里的 distance 库我们可以直接使用 pip3 来安装:pip3 install distance这样如果我们想要获取相似的文本的话可以直接设定一个编辑距离的阈值来实现,如设置编辑距离为
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  • Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

    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)。该网络结构在查找最相似的句子对,从上述的65小时大幅降低到5秒(计算余弦相似度大概0.01s),精度能够依然保持不变。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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  • 自然语言处理

    常见问题,产品概述,产品优势,应用场景,词汇表,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,相似词,词法分析,文本分类,情感分析,关键词提取,自动摘要,词相似度,词向量,句向量,文本纠错,句法依存分析,数据结构,错误码,购买指南,控制台使用指南,文本分类映射表,词性表,闲聊,三元组查询,实体关系查询,实体信息查询,句子相似度,视频专区,修改自定义词库,检索词条创建自定义词库,联系我们,常见问题,产品简介,产品概述,产品优势,应用场景,API 文档,词汇表,简介,API 概览,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,词法分析相关接口,相似词,词法分析,篇章分析相关接口,文本分类,情感分析,关键词提取,自动摘要,向量技术相关接口,词相似度,词向量,句向量,句法分析相关接口,文本纠错,句法依存分析,数据结构,错误码,购买指南,控制台使用指南,附录,文本分类映射表,词性表,闲聊,知识图谱相关接口,三元组查询,实体关系查询,实体信息查询,对话机器人相关接口,句子相似度,视频专区,修改自定义词库,检索词条,查询指定词库的词条信息,查询词库列表,查询词库信息
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  • 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度

    命名实体识别步骤,采用BERT+BiLSTM+CRF方法(另外加上一些规则映射,可以提高覆盖度)属性映射步骤,转换成文本相似度问题,采用BERT作二分类训练模型技术细节 命名实体识别构造NER的数据集,模型总体架构1、 实体检索:输入问题,ner得出实体集合,在数据库中检索出与输入实体相关的所有三元组2、 属性映射:bert分类文本相似度+ 非语义匹配:如果所得三元组的关系(attribute)属性是输入问题字符串的子集相当于字符串匹配),将所得三元组的答案(answer)属性与正确答案匹配,correct +1+ 语义匹配:利用bert计算输入问题(input question)与所得三元组的关系(attribute)属性的相似度,将最相似的三元组的答案作为答案,并与正确的答案进行匹配,correct +1目前这2个是一起做的,更注重的是测试性能,所以并没有像Retrieval QA那样做召回+排序,其实修改一下很简单,也就那回事反思其实用question和attribute进行一个相似度计算做排序是有缺陷的,毕竟question的句子明显更长,语义明显比attribute更丰富,单拿attribute进行匹配有种断章取义的感觉
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  • 基于WMD(词移距离)的句子相似度分析简介

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  • 基于Siamese Network进行问题句子相似性判定sentence-similarity

    sentence-similarity问题句子相似度计算,即给定客服里用户描述的两句话,用算法来判断是否表示了相同的语义。项目地址:https:github.comyanqiangmiffysentence-similarity句子相似度判定今年和去年前后相继出现了多个关于句子相似度判定的比赛,即得定两个句子,用算法判断是否表示了相同的语义或者意思数据集未经过脱敏处理,用真实的英文单词标识 2 ATEC学习赛:NLP之问题相似度计算 问题相似度计算,即给定客服里用户描述的两句话,用算法来判断是否表示了相同的语义。5 第三届魔镜杯大赛 智能客服聊天机器人场景中,待客户提出问题后,往往需要先计算客户提出问题与知识库问题的相似度,进而定位最相似问题,再对问题给出答案。本次比赛的题目便是问 > 题相似度算法设计。更多资料How to predict Quora Question Pairs using Siamese Manhattan LSTMnlp中文本相似度计算问题语义相似度计算各种算法实现汇总距离度量以及
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  • Enhanced-RCNN: 一种高效的比较句子相似性的方法 |​WWW 2020

    ,往往准确率不佳,于是,就有人提出了交互型的句子相似度比较方法,通过一些复杂的注意力机制来去捕捉两个句子编码向量之间交互的信息,从而更好的进行句子相似度建模。通常,基于交互型的句子相似度比较方法的预测准确率会比基于表示型的方法高出不少。我们在经典的交互型句子相似性比较方法 ESIM 的基础上,提出了一种新型的计算句子相似度的方法 Enhanced-RCNN,来更好的捕捉待比较的两个文本自身以及相互之间的信息。句子相似度计算,是贯穿智能客服离线、在线和运营等几乎所有环节最核心的技术,同时也是自然语言理解中最核心的问题之一,广泛应用于搜索、推荐、对话等领域。在线对话时,通过检索找到跟用户相似的问题(同时匹配标问和扩展问法),将检索的结果输入给句子相似度模型进行打分排序,最终将相似度较高的结果返回给用户。
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  • 智聆口语评测(英文版)

    腾讯云智聆口语评测(英文版)是腾讯云推出的英语口语评测产品,支持从儿童到成人全年龄覆盖的英语语音评测,支持单词(词语),句子等多种模式,支持发音准确度(GOP),流利度,完整度,重音准确度等全方位打分机制,专家打分相似度95%以上。
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  • 智聆口语评测(中文版)

    支持从儿童到成人全年龄覆盖的普通话语音评测,支持字词、句子等多种模式,支持发音准确度(GOP),流利度,完整度等全方位打分机制,专家打分相似度 95% 以上。
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  • 谷歌 AI:语义文本相似度研究进展

    我们提出了一个新的方法来学习用来计算语义文本相似度的句子表示方法。通过加入另一个预测任务(在这一任务中,采用 SNLI entailment 数据集)与利用共享的编码层增强两者,我们在相似度衡量任务上得到了十分不错的表现,比如 STSBenchmark(一个句子相似度衡量的基准)与 CQA task B(一个问题与问题间相似度衡量的任务)。通过 TensorFlow Hub 上的通用句子编码器的输出进行句对语义相似度比较。正如我们在这篇论文中所表述的,一个版本的通用句子编码器模型使用了深度均值网络( DAN )编码器。通过使用更加复杂的结构,模型与结构更简单的深度均值网络模型相比在各种情感和相似度分类任务上表现更好,而在短句子的表现上仅仅是表现的稍微慢一些。
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  • Kaggle文本语义相似度计算Top5解决方案分享

    句子相似度计算,即给定客服里用户描述的两句话,用算法来判断是否表示了相同的语义。句子相似度判定今年和去年前后相继出现了多个关于句子相似度判定的比赛,即得定两个句子,用算法判断是否表示了相同的语义或者意思。id=8问题相似度计算,即给定客服里用户描述的两句话,用算法来判断是否表示了相同的语义。mirrorId=1 智能客服聊天机器人场景中,待客户提出问题后,往往需要先计算客户提出问题与知识库问题的相似度,进而定位最相似问题,再对问题给出答案。本次比赛的题目便是问 > 题相似度算法设计。一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大。
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  • 干货 | 谷歌 AI:语义文本相似度研究进展

    我们提出了一个新的方法来学习用来计算语义文本相似度的句子表示方法。通过加入另一个预测任务(在这一任务中,采用 SNLI entailment 数据集)与利用共享的编码层增强两者,我们在相似度衡量任务上得到了十分不错的表现,比如 STSBenchmark(一个句子相似度衡量的基准)与 CQA task B(一个问题与问题间相似度衡量的任务)。通过 TensorFlow Hub 上的通用句子编码器的输出进行句对语义相似度比较。正如我们在这篇论文中所表述的,一个版本的通用句子编码器模型使用了深度均值网络( DAN )编码器。通过使用更加复杂的结构,模型与结构更简单的深度均值网络模型相比在各种情感和相似度分类任务上表现更好,而在短句子的表现上仅仅是表现的稍微慢一些。
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