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句子相似度算法

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智聆口语评测

智聆口语评测

支持英文、中文的多维度多模式口语评测,全年龄覆盖
  • 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。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 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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  • 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。?在这个过程中包括词序信息在内的各种句子信息都会被考虑进来:InferSent该算法是一种句子level的embedding算法,由Facebook研究院发明,它是一种基于双向LSTM的网络,使用SNLI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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  • 文本相似度算法小结

    分词 + 杰卡德系数首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度,我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容,又有多少不同的内容,再进一步可以想到集合的交并集概念。因此句子1对应的向量就是,句子2对应的向量就是于是,计算两个文本相似度的问题,变成了计算两个向量相似度的问题。值得一提的是,空间向量+余弦相似度这个算法也被广泛地应用于推荐系统中(据说网易云的推荐就是基于这个算法),这里也展开一下对应的思路。基于相似度的推荐算法,其实就是根据已有的用户行为数据去推断一个新的用户可能做出的下一个行为。具体的举个例子,比如网易云的电台推荐。其他简要的提一下其他的相似度距离公式和算法,在某些场景下也会是不错的选择。1. 欧式距离就是计算欧式几何坐标系中两个点的距离(当然也需要向量化),距离越大说明相似度越低:汉明距离2.
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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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  • 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,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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  • 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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  • 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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  • 词相似度

    词相似度接口能够基于词向量技术来计算两个输入词语的余弦相似度,相似度数值越大的两个词语在语义上越相似。默认接口请求频率限制:20次秒。SrcWord是String计算相似度的源词(仅支持UTF-8格式,不超过20字) TargetWord是String计算相似度的目标词(仅支持UTF-8格式,不超过20字) 3.输出参数 参数名称类型描述 SimilarityFloat两个词语的相似度 RequestIdString唯一请求 ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 4.示例示例1 词相似度示例输入示例https:nlp.tencentcloudapi.com?
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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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  • 基于编辑距离相似度

    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 基于编辑距离相似度。算法描述:一个句子转换为另一个句子需要的编辑次数,编辑包括删除、替换、添加,然后使用最长句子的长度归一化得相似度。
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  • 基于simhash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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  • 基于Jaccard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。
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  • 图片相似度识别:aHash算法

    aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法,原理简单,实现方便,个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起,从aHash开始,对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。1aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质,就是将图片进行Hash转化,生成一组二进制数字,然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。2 Python实现本例中将计算以下两张图片的相似度:(image1)(image2) 图像处理库图像处理可以用opencv包或者PIL包。COLOR_BGR2GRAY) hash1 = aHash(image1) hash2 = aHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) #将距离转化为相似度similarity = 1 - dist * 1.0 64 print(dist is +%d % dist) print(similarity is +%d % similarity)最终结果:可见两张图片相似度非常低
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  • 图片相似度识别:dHash算法

    之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码(图片相似度识别:aHash算法),本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法,在对图片进行哈希转换时,通过左右两个像素大小的比较,得到最终哈希序列。基本原理:缩小尺寸。将图片缩小为9*8大小,此时照片有72个像素点。灰度化处理。2 Python实现本例中依然计算以下两张图片的相似度:? ?dHash(image1) hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似度可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点优点:速度快,判断效果比aHash好
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