在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。...那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗，恭喜你，不仅有，而且很好很强大。 使用gensim进行文本相似度计算 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。...3、处理用户查询 第一步：对用户查询进行分词。 第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。 4、相似度的计算 使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。...夹角越小，越相似。 学习目标： 利用gensim包分析文档相似度 使用jieba进行中文分词 了解TF-IDF模型 注：为了简化问题，本文没有剔除停用词“stop-word”。...关于结巴分词，这里推荐 https://github.com/WenDesi/zhcnSegment 已经将主要功能封装好，包括添加自定义语料，添加停用词等，简单、易调用 首先引入分词API库jieba、文本相似度库
具体而言，在他们的实验中使用了跳过语法word2vec。一旦获得单词嵌入，文档之间的语义距离就由以下三个部分定义：文档表示，相似性度量和（稀疏）流矩阵。...语义相似性度量定义 两个给定单词x_i和x_j在嵌入空间中的欧几里得距离定义如下： ? 在WMD中，x_i和x_j来自不同的文档，而c（i，j）是从单词x_i到x_j的“移动成本”。...按升序对估计的距离进行排序，然后使用WMD计算到这些文档的前k个确切的距离。 遍历其余文档（不在上一步的前k个文档中），计算RWMD下限。...WMD性能表现 作者在kNN上下文中对八个文档数据集评估了WMD性能，并将其与BOW，TFIDF，BM25 LSI，LDA，mSDA和CCG进行了比较。...潜在的工作扩展 WMD在文件分类任务中表现出色。我认为，可以做一些试验来进一步探究WMD。 作者使用了不同的数据集进行单词嵌入生成，但是嵌入方法已通过skip-gram固定在word2vec上。
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Word2Vec的wmdistance计算相似度。...需要知识： （1）Word2Vec （2）Word Mover Distance (WMD) 基于gensim实现： import time import jieba import gensim import..., "我需要提前结清" 0.5150805852253076 其他： （1）在文本相似标注上的应用：# 粗排：使用...word mover distance（WMD）来进行初始的排查，最终得分0-0.15的太相似了，0.45-1分的基本不相关，所以从0.15-0.45分钟选择了10%来进行人工标注
在之前的开篇提到了text2vec，笔者将其定义为R语言文本分析"No.1"，她是一个文本分析的生态系统。笔者在学习之后发现开发者简直牛！基于分享精神，将自学笔记记录出来。...3、jaccard，杰卡德相似系数， 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示。 ...在上图左侧，P从在P1 到 Pm代表m座工厂，工厂Pi有重量为wPi的货物。在上图右侧，Q从Q1到Qn代表n个仓库，仓库Qj最大容量为wQj。 货物之间没有什么区别，都是同一类东西。...提出了WMD（word mover’s distance）算法，以及WCD（word centroid distance）、RWMD（relaxed word mover’s distance）两种牺牲精度降低复杂度的算法...为了降低模型的计算复杂度，Matt等人提出了WCD和RWMD两个算法，这两个算法是WMD的两个不同下限，通过降低精度来降低计算复杂度。
3、jaccard，杰卡德相似系数， 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示。...————————————————— 二、文本分析相似性距离——Relaxed Word Mover's Distance（RWMD） 本节内容转载于IR实验室，《刘龙飞 From Word...在上图左侧，P从在P1 到 Pm代表m座工厂，工厂Pi有重量为wPi的货物。在上图右侧，Q从Q1到Qn代表n个仓库，仓库Qj最大容量为wQj。 货物之间没有什么区别，都是同一类东西。...提出了WMD（word mover’s distance）算法，以及WCD（word centroid distance）、RWMD（relaxed word mover’s distance）两种牺牲精度降低复杂度的算法...为了降低模型的计算复杂度，Matt等人提出了WCD和RWMD两个算法，这两个算法是WMD的两个不同下限，通过降低精度来降低计算复杂度。
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。...，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...实际使用的时候，通常会去掉停用词再计算WMD ?...由于使用的度量是余弦距离，所以两个向量之间的变换更像是一种旋转（rotate）而不是移动（move），所以有了这个命名；同样由于使用了余弦距离，所以它的结果在[0,2]内，相对来说更容易去感知其相似程度...到WRD：文本向量序列的相似度计算 Word Rotator‘s Distance——WRD算法应用
我们发现使用传统的TFIDF方法可以解决一些比较明显的问题。这可以解释为什么谷歌在搜索领域长期使用TFIDF方法来判断一个单词对于一个页面的重要程度。...：word mover’s distance） 词移距离是一个能让我们使用“距离”评估两个文档相似度的方法，这种方法不关心是不是有相同的单词。...标准化word2vec向量 在使用wmd方法时，首先去标准化word2vec向量，这是有好处的，这样他们就有一样的长度了。...WMD方法认为这一组数据不如第一组那么相似，看起来很有效果不是吗。...--布雷柯蒂斯距离 12.峰度和偏度 13.词移距离 14.标准化词移距离 所有以上距离计算公式都可以在scipy.spatial.distance中找到。
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。...如果两段很长的文本进行比较（比如上万字的文章），岂不是维度要扩增很多倍？...而且矩阵会非常稀疏，就是很多取值都是0，计算开销大且效率低 tfidf提取句向量 对刚才的问题进行特征降维，可依旧解决不了文本语义问题 深度学习方法包含语义信息，参考前面的文章: bert生成句向量...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，而词移距离（WMD）正是基于word2vec的这一特性开发出来的。...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’
在做NLP相关任务的时候，ES的相似度算法并不足以支撑用户的搜索，需要使用一些与语义相关的方法进行改进。但是ES的很多特性对我们优化搜索体验是非常有帮助的。 ?...我们之前尝试过直接使用ES，但是距离语义还是太远了，效果并不好。 ? ? WMD也有明显缺点，它的算法复杂度非常高，计算速度很慢。WMD不是银弹，即使WMD之后也可能会得到一些不太好的结果。 ?...我们一共进行了10轮，每轮会有100个回答。如上图可见，两个算法的重复度大概是91%。 根据实验得出，BM25的作用还是比较明显的，最终我们采用了BM25去做相似度的算法。 ?...它默认的相似度是基于编辑距离的一些定制化，编辑距离默认会输出整数。 ? 改进方法 增加用户行为数据的支撑。Google的算法很大一部分就是有用户行为数据支撑。...WMD的计算强度比较大，如果我们在输入词中能把一些不重要的词去掉，就可以降低WMD的计算强度。 在我们的一些知识库中，它的表达方式不一样。但重要的词换一个表达方式，能够提高准确率。
路由经过训练后，可以在同一模型的不同微调版本之间进行 token-to-token 的转换。 Hrishi Olickel 认为这个章节非常有趣。...即在单个时间段的文本上对预训练的语言模型进行微调后，减去原预训练模型的权重，得到一个新向量。这个向量代表了权重空间的移动方向，可以提高模型在处理目标时间段文本时的性能。...基于时间向量的时间自适应 时间向量相似度与时间退化的相关性 本文在图 4 中用 UMAP 对时间向量进行了可视化，这表明在权重空间中更接近的时间向量在时间上也更接近。...为了验证这一假设，本文测量了在不同时间段训练的每对时间向量的模型权重之间的余弦相似度（见附录第 A.1 节）。 本文的结果显示，这一相似度指标和性能（图 11）随着时间的推移，存在相似的衰减。...图 6 显示，这些结果扩展到按月划分的 WMT LM 后；可以在一年内 1 月和 12 月确定的时间向量之间进行插值，以提高这几个月的模型表现。
七、 相似文本检索:用WMD查找相似诗词 最后，我们来看看诗歌的信息检索问题，也就是笔者随意输入一句诗词，然后机器会按照语义相似度在《全唐诗》中检索出若干句符合要求的诗词。...这里，笔者介绍基于WMD（Earth Mover’s Distance）的语义相似度算法，与上面的情绪分析类似，还有用到之前训练得到的字向量模型，借助外部语义信息来应对同义不同字的情形。...WMD（EarthMover’s Distance）是一种能使机器以有意义的方式（结合文本的语义特征）评估两个文本之间的“距离（也就是文本间的相似度）”的方法，即使二者没有包含共同的词汇。...它使用基于word2vec的词向量，已被证明超越了k-近邻分类中的许多现有技术方法。以下是基于WMD的“射覆”的机器解： ?...上面两个句子没有共同的词汇，但通过匹配相关单字，WMD能够准确地测量两个句子之间的（非）相似性。该方法还使用了基于词袋模型的文本表示方法（简单地说，就是词汇在文本中的频率），如下图所示。
无监督方法(a)中，仅使用维基百科英语语料，正样本使用不同的dropout mask进行构建。 在监督方法(b)中，使用平行语料作为训练正样本。...在NLI监督方法(c)中，作者进行了两种实验，一种为利用跨语言NLI数据进行对比学习的训练，另一种为仅使用单语语料进行训练，即图中的lang A/B/C都为英语。...作者在多语言检索、跨语言STS以及分类任务上进行了测试。结果显示，仅使用英语的监督NLI方法，就可以大大提升模型的跨语言对其能力，其结果甚至能够媲美使用了大量平行语料数据训练的模型。...DuEAM 作者使用anchor模型的 word-level语义信息 测量source和target语句的相似度，再令learner模型产生的source和target的sentence embedding...作者使用对比损失进行训练，其中positive anchor为原始句子，负样本为跨文档采样的随机句向量与文档内负样本。
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。...本次比赛的题目便是问 > 题相似度算法设计。 数据集经过脱敏处理，问题由数字标示 为保护用户隐私并保证比赛的公平公正，所有原始文本信息都被编码成单字ID序列和词语ID序列。...文本相似性/相关性度量是NLP和信息检索中非常基础的任务，在搜索引擎，QA系统中有举足轻重的地位，一般的文本相似性匹配，从大的方法来讲，传统方法和深度学习方法。...一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。...在比赛中我们这篇参考了论文， From Word Embeddings To Document Distances 这篇论文提出的一种叫做WMD的度量方法，七级本原理是利用word2vec的特性，将文本文档表示为一个
p=6181 Word Mover的距离（WMD）是用于衡量两个文档之间差异的距离度量，它在文本分析中的应用是由华盛顿大学的一个研究小组在2015年引入的。...如果字我出现Ç我在文档d次，我们记 ?...现在让我们看看如何使用SAS / OR解决这个运输问题。 节点的权重和节点之间的距离如下。 ?...由于我们需要读取文字嵌入数据，因此我将向您展示如何使用SAS Viya计算两个文档的RWMD。...WMD方法不仅可以测量文档的相似性，还可以通过可视化流数据来解释为什么这两个文档是相似的。
首先用了基础的TFIDF提取query的关键词，用BM25来计算query和FAQ库中问题的相似度。这是典型的词汇统计的方法，该方法可以对rare word比较鲁棒，但同时也存在词汇匹配缺失的问题。...最后一层使用Embedding，采用了LSA/word2vec和腾讯知文自己提出的Weighted Sum/WMD方法，以此来表示语义层面的近似，但是也同样引发了歧义问题。...采用了两条思路，一条是基于Siamese networks神经网络架构，这是一种相似性度量方法，内部采用深度语义匹配模型（DSMM，Deep Structured Semantic Model），该方法在检索场景下使用点击数据来训练语义层次的匹配...networks：通过搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的点击曝光日志，用 DNN 把 Query 和 Title 表达为低纬语义向量，并通过 cosine 距离来计算两个语义向量的距离，最终训练出语义相似度模型...该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度，又可以获得某句子的低纬语义向量表达。
在此背景下，为避免营销资源浪费，在加强活动规则设计的同时，亟需运用技术手段搭建营销反欺诈系统，以保护良好营销环境，提升营销效果。...4.1 羊毛党主要类型 第一类是个人纯手工进行薅羊毛的行为，这类行为往往因涉案金额和规模小，且在商家营销的允许范围内；第二类通过破解平台的后台接口建立虚假客户端进行薅羊毛（黑客类）；第三类利用外挂程序将薅羊毛过程完全自动化...GPS等； 资源端特点：代理IP、伪造GPS、伪造设备号、冒用身份证，存在大量一对多情况； 兑换端特点 ：集中电子券，白酒等硬通货；收货地址相似度高； 对这些特点，主要有两种应用：1、可以加工出相关的强特征...：比如活动短期内的优惠频次；2、采用比较合适的模型去识别欺诈：如交易额度一样且频次高可以使用策略去覆盖；行为序列类似可以先用表征学习然后聚类发现；收货地址相似度高可以用WMD算法匹配高频地址群；团伙特点可以用知识图谱去挖掘黑产团伙...louvain社区发现算法挖掘团伙； 3、统计社区指标：如各团伙人数， 团伙人均参加活动次数，团伙内欺诈名单占比等指标； 4、检测异常社区：社区指标通过（如log, 幂）转换近似成为高斯分布，高斯异常检测算法发现异常的团伙
从全局角度来看，多模态视频序列在每个模态内时间维度上进行聚合。在聚合的视频特征和全局文本特征之间计算全局相似性。全局对齐不仅作为局部对齐的补充度量，而且还为可学习的语义主题提供额外的监督。 ▊ 3....为简单起见，作者在不使用其他参数的情况下利用最大池化操作。这个简单的操作在实验中效果很好。将时间聚集的特征投影到同一维度以进行后续聚类。然后，作者通过Self-Gating机制增强了这些特征。...直观地说，如果能够选择并聚合同一主题的局部文本特征和视频特征，然后在比较他们的相似度，测量将变得更加精确。...背景中心的聚合特征已被丢弃，并且不涉及以下相似度的计算。 可以使用共享聚类中心，以相同的方式计算聚合的文本特征： 其中， image.png 是嵌入在 image.png 中的局部单词。...同时，作者利用局部文本特征的concat结果来生成特定于专家的全局文本表示。 image.png 然后使用每个特征计算与相应视频专家特征的相似度。
如果是对于分类不明的数据，可以先用聚类分析对这组数据进行分类，然后再用判别分析对新建立的类别进行判断。 在判别分析中，因为判别准则的不同，可分为多种判别分析法。...在判别法中根据不同的功能需求，会经常用到dist()、mahalanobis()和wmd()这三个函数。...()计算出马氏距离，然后进行判别分析，最终返回包含结果和准确度的表单，其基本书写格式为: wmd(TrnX,TrnG,Tweight = NUL, TstX = NULL, var.equal = F)...参数介绍: TmX:指定训练集的数据对象，可以为矩阵或数据框; TrnG:一个因子类的向量，用于指定已知的训练样本的分类; Tweight:指定权重，若没有进行指定，则软件默认使用主成分分析中的相应贡献率作为权重...函数wmd()的输出结果中，第一部分表示对150个观测值进行分类的结果(由于函数中没有指定测试集和训练集，故软件默认训练集和测试集均为同一个); "num of wrong judgement"表示判别错误的样本编号
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