文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
AIOps，即 Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维。随着智能化时代的快速发展，企业内服务系统的数量不断增加，系统之间的关系也越来越复杂。如图，在传统运维方式中，运维工程师难以快速准确地对海量告警做出正确判断，导致服务停滞，并造成不可逆的损失。在AIOps智能运维下，智能化的判断告警故障定位非常值得深入探索。
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。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏推出了实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
text2vec, chinese text to vetor.(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)
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。
最近碰到了文本相似度的问题，想到了猫猫数据中有品种的相关描述，于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
先来看两组数据，在豆瓣电影中《让子弹飞》的评分为 8.9 分，132,0000+ 人评价，豆瓣电影 Top250 中排名 59 。在B站上，这部的电影评分为 9.9 分，6,0000+ 人评价，3900,0000+ 播放量。
原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法 – 约翰史密斯 – CSDN博客
. Kernelized Linear Regression、Kernelized KNN
Linux环境下的恶意软件大部分以shell脚本作为母体文件进行传播，而且，同一个病毒家族所使用的的恶意脚本往往具有极高相似性，新变种的脚本大部分是在旧变种脚本的基础上进行修改，新增或替换部分关键恶意代码，同时，不同家族之间的恶意脚本也可能出现代码互相借鉴，部分重合的情况。
最近在处理文本多分类时，需要用到文本相似度计算，在github上找到了一个很不错的Python 第三方包。叫相识(Xiangshi)
论文名称：DeepCap: Monocular Human Performance Capture Using Weak Supervision
欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 崔文谦 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 医学自然语言处理 编辑 | PaperWeekly 本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展，其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤，文本相似度模型发展历程，相关数据集，以及重要论文分享。 文本相似度任务处理步骤 通过该领域的大量论文阅读，我认为处理文本相似度任务时可以分为一下三个步骤： 预处理：如数据清洗等。此步骤旨在对文本做一些规范化操作，筛选有用特征，去除噪音。 文本表示：
关于自然语言处理重要的一个部分是文本摘要，文本摘要的提取涉及到分词、断句、文本权重问题；分词前文已述，断句通过正则表达式完成；文本权重又包括句子的tfidf权重、文本相似度权重和句子的位置权重；关于权重又涉及到归一化处理和权重的权值等等。总的来说提取的摘要质量要比之前的snownlp、sumy、goose直接拿来用效果要好一些。
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。 然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜
Gensim是一个用于自然语言处理的Python库，它提供了一系列工具，用于从文本语料库中提取语义信息、进行文本处理和主题建模等任务。本教程将介绍如何使用Gensim库进行文本处理和主题建模，涵盖以下内容：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 社媒派SMP 来源 | 社媒派SMP 排版 | PaperWeekly 论文标题： A Progressive Framework for Role-Aware Rumor Resolution 论文作者： 陈蕾（复旦大学），李冠颖（复旦大学），魏忠钰（复旦大学），杨洋（浙江大学），周葆华（复旦大学），张奇（复旦大学），黄萱菁（复旦大学） 收录会议： The 29th International Conference on Computational L
一．项目背景 小说书架的产品思路是：在手机QQ浏览器这个平台上，给用户提供一个小说书架这样的小说阅读入口。通过这个入口阅读到的小说，是后台将从其它网页中抽取到小说的目录，内容进行过滤，拼接，存储等加工的，用户可以免费看到纯净的完整小说。小说书架有几个重要的特点：免费，追新能力强，内容完整而且正确。 “内容完整和正确”反映的是小说内容的质量，而一本网络小说往往有成百上千个章节，一个一章节一个章节，一本书一本书的去人工核对每一章的完整性和正确性是很不现实而且效率低下的，因此我们考虑通过自动化的方式实现小说内容
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。 上一期，我们介绍了文本相似度的概念，通过计算两段文本的相似度，我们可以： 对垃圾文本（比如小广告）进行批量屏蔽； 对大量重复信息（比如新闻）进行删减； 对感兴趣的相似文章进行推荐，等等。 那么如何计算两段文本之间的相似程度？上一篇我们简单介绍了夹角余弦这个算法，其思想是： 将两段文本变成两个可爱的小向量； 计算这两个向量的夹角余弦cos(θ)： 夹角余弦为1，也即夹角为0°，两个小向量无缝合体，则相似度
以上是我们一个个IT领域工程师都会有的困惑，单个人精力有限，有的人擅长工程实践，有的人擅长算法模型，所以得需要找到一个中间衔接点，这个点就是 "Elasticsearch”
一、服务器带宽是什么意思？ 带宽是有线或无线网络通信链路在给定时间内通过计算机网络或互联网连接将最大数据量从一个点传输到另一个点的容量。就是指在一段时间内可通过互联网提供商传输的最大数据量。简单点说就是，带宽是指可以通过计算机网络或Internet连接一次发送的数据量。带宽量越大，在给定时间通过它传输的数据越多，那连接就会更快。 在服务器租用中，服务器带宽指在特定时间段从或向网站/服务器传输的数据量。例如，单月内的累积消耗“带宽”，实际为传输的数据总量。每月或特定周期内的最大传输数据量实际是指最大传输总额。简单地说，就是同一时间段能传输的数据总量，服务器带宽越小那么可容纳数据吞吐量越小，同一时间段可容纳的用户访问量也越少。服务器带宽越大，可容纳同一时间访问数据越大。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
并发和并行最开始都是操作系统中的概念，表示的是CPU执行多个任务的方式。这两个概念极容易混淆。
某天下班后，我在家里进行电话面试，问到面试者这样一个问题："能不能简单介绍一下你理解的并发和并行，并说明一下他们之间的关系"。但是面试者回答的并不好，所以我在面试评价中写到："对并发和并行的概念不清楚"。这时，女朋友看到这句话。
由于网络暴力往往处于灰色地带，大部分暴力行为都尚未构成诽谤和侮辱，因此很难对网络暴力实施者处以刑罚或者行政处罚。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Advances in Semantic Textual Similarity。
最近基于神经网络的自然语言理解的研究的迅速发展，尤其是关于学习文本语义表示的研究，使一些十分新奇的产品得到了实现，比如智能写作与可对话书籍。这些研究还可以提高许多只有有限的训练数据的自然语言处理任务的效果，比如只利用 100 个标注的数据搭建一个可靠的文本分类器。
逆文档频率高，说明该词很少出现在其他文档。所以像是“你好”这类常用词，就会有很低的IDF，而专业词，比如“脱氧核糖核酸”就会有比较高的IDF。
我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
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）等。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。
文本相似度度量就是衡量两个文本相似度的算法。主要包括两个步骤：将文本表示为向量（文本表示）；衡量两个向量的相似度（相似度度量）。
本博文本应写之前立的Flag：基于加密技术编译一个自己的Python解释器，经过半个多月尝试已经成功，但考虑到安全性问题就不公开了，有兴趣的朋友私聊讨论吧。 从本篇博客开始，本人将转化写作模式，由话痨模式转为极简模式，力求三言两语让各位看的明白。
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）在各个领域都展现出强大的应用潜力。音乐与创意产业作为充满艺术性和创新性的领域，也开始积极探索和应用NLP技术。本文将深入探讨NLP在音乐创作、推广、版权保护等方面的应用，通过实例展示NLP如何为音乐产业注入更多创意和效益。
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
本文的目标是先熟悉文本相似度比较的流程，初衷前文也提过了主要是为了比较两个不同的地址体系，避免纯人工干预，相信论文查重也是部分利用这一原理，当然我对这些package未必理解，先解决会用能解决问题吧。
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。
在推荐系统领域，自然语言处理（NLP）技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色，探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用，让你更好地理解这一领域的前沿发展。
随着2018年ELMo、BERT等模型的发布，NLP领域终于进入了“大力出奇迹”的时代。采用大规模语料上进行无监督预训练的深层模型，在下游任务数据上微调一下，即可达到很好的效果。曾经需要反复调参、精心设计结构的任务，现在只需简单地使用更大的预训练数据、更深层的模型便可解决。
提升模型性能的方法有很多，除了提出过硬的方法外，通过把神经网络加深加宽（深度学习），增加数据集数目（预训练模型）和增加目标函数（多任务学习）都是能用来提升效果的手段。（别名Joint Learning，Learning to learn，learning with auxiliary task....等）
自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合，提出信息查询需求，系统依据对问题进行分析，从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲，自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域，用户随意提问，系统从海量数据中寻找答案；限定域是指系统事先声明，只能回答某一个领域的问题，其他领域问题无法回答。 为了测试这个方面可行与否，近期，利用百度知道的相关问答语料，
策略上需要通过自定义expression动态调整文本相似度算法, 而文本相似度算法对每个匹配(match query)都调用一次, 假设一个request中有10个match query, 每个match query平均匹配10w个文档(我们假设的极端些), 那么一个request会调用打分公式100w次.
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 高超尘 来源 | 开放知识图谱 排版 | PaperWeekly 论文标题： ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2109.04380.pdf 代码链接： https://github.com/caskcsg/ESimCSE 动机 对
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 高超尘 单位 | 中国科学院信息工程研究所 来源 | 开放知识图谱 来自 | PaperWeekly 论文标题： ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2109.04380.pdf 代码链接： https://github.com/ca
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：
余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度，这个值的范围在-1到1之间。
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