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。...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...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’
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。 ?
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。
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...流程： 01、对句子进行拆词 02、去除无用的分词 03、计算句子平均词向量 04、余弦相似度 对句子进行拆词：Python提供了很对可用库，自行选择 去除无用的分词：删除没用的语气词等，为的是减少对计算句子平均词向量的影响...计算句子平均词向量用的是AVG-W2V，计算句子平均词向量，所以02步尤为重要 余弦相似度： 余弦相似度 np.linalg.norm(求范数)（向量的第二范数为传统意义上的向量长度 dist1=float
此模型下，像是句子或是文件这样的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现，这种表现方式不考虑文法以及词的顺序。最近词袋模型也被应用在计算机视觉领域。
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。...0.8 以上，而不同的句子相似度都不足 0.6，这个区分度就非常大了，可以说有了 Word2Vec 我们可以结合一些语义信息来进行一些判断，效果明显也好很多。...以上便是进行句子相似度计算的基本方法和 Python 实现，本节代码地址：https://github.com/AIDeepLearning/SentenceDistance。
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...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、
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计算文本相似度有什么用？...反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞，作为网站或者APP的运营者，不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里，挑几个典型广告文本，与它满足一定相似度就进行屏蔽。...冗余过滤 我们每天接触过量的信息，信息之间存在大量的重复，相似度可以帮我们删除这些重复内容，比如，大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序，你们可以感受一下 ?...余弦相似度的思想 余弦相似度，就是用空间中两个向量的夹角，来判断这两个向量的相似程度： ?...相似度，个么侬就好好弄一个相似程度好伐？比如99%相似、10%相似，更关键的是，夹角这个东西—— 我不会算！ 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算？哪本书有？
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。...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。
题目 给定两个句子 words1, words2 （每个用字符串数组表示），和一个相似单词对的列表 pairs ，判断是否两个句子是相似的。...注意相似关系是不具有传递性的。 例如，如果 “great” 和 “fine” 是相似的，“fine” 和 “good” 是相似的，但是 “great” 和 “good” 未必是相似的。...但是，相似关系是具有对称性的。 例如，“great” 和 “fine” 是相似的相当于 “fine” 和 “great” 是相似的。 而且，一个单词总是与其自身相似。...例如，句子 words1 = ["great"], words2 = ["great"], pairs = [] 是相似的，尽管没有输入特定的相似单词对。...最后，句子只会在具有相同单词个数的前提下才会相似。 所以一个句子 words1 = ["great"] 永远不可能和句子 words2 = ["doubleplus","good"] 相似。
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 基于距离的度量 欧几里得距离 曼哈顿距离 1....如果向量指向相同的方向，余弦相似度是+1。如果向量指向相反的方向，余弦相似度为-1。 ? ? 余弦相似度在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度，而不考虑文档的大小。...余弦相似度和雅卡尔相似度都是度量文本相似度的常用方法，但雅卡尔相似度在计算上成本较高，因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明，雅卡尔相似度在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。
题目 一个句子是由一些单词与它们之间的单个空格组成，且句子的开头和结尾没有多余空格。...比方说，"Hello World" ，"HELLO" ，"hello world hello world" 都是句子。 每个单词都 只 包含大写和小写英文字母。...如果两个句子 sentence1 和 sentence2 ，可以通过往其中一个句子插入一个任意的句子（可以是空句子）而得到另一个句子，那么我们称这两个句子是 相似的 。...给你两个句子 sentence1 和 sentence2 ，如果 sentence1 和 sentence2 是相似的，请你返回 true ，否则返回 false 。...示例 2： 输入：sentence1 = "of", sentence2 = "A lot of words" 输出：false 解释：没法往这两个句子中的一个句子只插入一个句子就得到另一个句子。
余弦相似度公式： ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。 余弦相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 欧氏距离相似度公式： ?...原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 /(1+d)。 范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。...欧式相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 总结： 余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异，比如个人兴趣，可能数值对他影响不大，这种情况应该采用余弦相似度 ，而物品的相似度，例如价格差异数值差别影响就比较大，这种情况应该采用欧氏度量
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...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
Simhash 计算文档相似度的算法， 比如用在搜索引擎的爬虫系统中，收录重复的网页是毫无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档，比如新闻，很多不同新闻网的新闻内容十分相近，标题略有相似。如此问题，便可以应用Simhash 文档相似度算法，查看两篇文档相似程度，删去相似度高的web文档。 二....但是，使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似度，将其扩展到海量数据的近重复检测中去，时间复杂度和空间复杂度都太大。...Java 代码实现： package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似度，该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似度
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于Jaccard相似度。 算法描述：两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于simhash相似度。...算法描述：先计算两句子的simhash二进制编码，然后使用海明距离计算，最后使用两句的最大simhash值归一化得相似度。...from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值，然后使用汉明距离求相似度""" # 1.
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