，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。...在这一工作中，我们的目标是通过一个回答分类任务来学习语义相似度： 给定一轮对话作为输入，我们希望从一批随机选择的回答中挑选出正确的回答。...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...采用这种方法，训练时间显著减少的同时仍保留了在各种迁移任务上的表现，包括情感与语义相似度分类。...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。
接《NLP 点滴 ：文本相似度 （上）》 背景知识 在自然语言处理领域中，有两大理论方向，一种是基于统计的经验主义方法，另一种是基于规则的理性主义方法[15]。...所以在本文讨论的语义相似性中，也是从统计学的角度出发进行总结。...主题模型 在长文本的篇章处理中，主题模型是一种经典的模型，经常会用在自然语言处理、推荐算法等应用场景中。本节从LDA的演变过程对LDA进行阐述，然后就LDA在长文本相似性的判断聚类上做简要说明。...你可以理解为word2vec就是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型，其利用神经网络（关于神经网络之前有简单进行整理：马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习），可以通过训练，把对文本内容的处理简化为...K维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似。
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。...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。
图片本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要：要创建应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单！...整体了解 Elastic 图像相似度搜索 >> 图片如何创建环境第一步是为您的应用程序创建环境。...Eland 是一个 Python Elasticsearch 客户端，可用来在 Elasticsearch 中探索和分析数据，并且能够同时处理文本和图像。...相较于图像搜索的其他传统方式，语义图像搜索具有下列优点：更高的准确度：无须依赖图像的文本元描述，矢量相似度便能捕获上下文和关联。...如果您的用例更多地依靠文本数据，您可以查阅之前的博文详细了解如何实施语义搜索并将自然语言处理应用到文本。对于文本数据，将矢量相似度与传统关键字计分相结合能够让您同时收获这两种方法的优点。
最近在知乎上看到这样一个问题：基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似度？...因为对比学习的目标就是要从数据中学习到一个优质的语义表示空间 众所周知，直接用BERT句向量做无监督语义相似度计算效果会很差，这个问题还没搞清楚的可以看我的这篇回答：BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗...下面来看一下语义相似度SOTA模型SimCSE，由陈丹琦发布，它将对比学习的思想引入到sentence embedding中，大幅刷新了有监督和无监督语义匹配SOTA，更让人惊叹的是，无监督SimCSE...在绝大多数的工程落地场景中，这样的计算开销都是无法被接受的。因此，建模只能转向基于表示的“两步走”方案： 每个输入句子，先要经过一个编码器进行量化，再由一个轻量级的判定模块进行相似度输出。...前置神经网络在编码时，无法提前获知当前句子将和什么样的目标句子做比较，难以判断语义建模的重点是在哪个文本片段。
语义文本相似度 在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中，我们引入一种新的方式来学习语义文本相似的句子表示。...如果句子可以通过相同的答案来回答，那么句子在语义上是相似的。否则，它们在语义上是不同的。...这项工作中，我们希望通过给回答分类的方式学习语义相似性：给定一个对话输入，我们希望从一批随机选择的回复中分类得到正确的答案。...利用这种方式，模型训练时间大大减少，同时还能保证各类迁移学习任务（包括情感和语义相似度分类）的性能。这种模型的目的是为尽可能多的应用（释义检测、相关性、聚类和自定义文本分类）提供一种通用的编码器。...随着其体系结构的复杂化，Transformer 模型在各种情感和相似度分类任务上的表现都优于简单的 DAN 模型，且在处理短句子时只稍慢一些。
几个距离 在介绍更多的内容之前，我们需要了解文本距离的概念，这些距离是我们在后文比较文本相似度的基础，所以下面将首先形象的为大家介绍几个重要且基础的距离含义。...在介绍完距离和分词之后，接下来，我们就需要来关注计算文本相似度的算法了。...由此，我们就得到了文本相似度计算的处理流程是: 找出两篇文章的关键词； 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频； 生成两篇文章各自的词频向量； 计算两个向量的余弦相似度...image.png 在simhash中处理一个文本的步骤如下： 第一步，分词： 对文本进行分词操作，同时需要我们同时返回当前词组在文本内容中的权重（这基本上是目前所有分词工具都支持的功能）。...算法为每一个网页生成一个向量指纹，在simhash中，判断2篇文本的相似性使用的是海明距离。
---- ©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...文本表示：当数据被预处理完成后，就可以送入模型了。在文本相似度任务中，需要有一个模块用于对文本的向量化表示，从而为下一步相似度比较做准备。...在无监督范式下，BERT 句向量中携带的语义相似度信息较少。从下图可以看出，无论是采用 CLS 向量还是词向量平均的方式，都还比不过通过 GloVe 训练的词向量求平均的方式要效果好。...作者认为，直接用 BERT 句向量来做相似度计算效果较差的原因并不是 BERT 句向量中不包含语义相似度信息，而是其中包含的相似度信息在余弦相似度等简单的指标下无法很好的体现出来。...MACSE 是一篇针对医学文本的句向量表征工作，虽然其主要关注的是 QA 任务，但他的句向量表征方式在文本相似度任务中同样适用。
在推荐里我们经常会遇到item和user之间的相似度，那么竞品分析其实也可以同类化于相似度的计算问题。...这次做竞品分析的时候突然想起了Jaccard相似度。那么Jaccard相似度是什么呢？...简单说下公式： 给定两个集合A和B，A和B的Jaccard相似度 = |A与B的交集元素个数| / |A与B的并集元素个数| 那么这样一个公式是来应用到竞品分析中的呢？...然而实际上，集合中的元素位置其实是有先后之分的，按降序排列，即竞品相关度是越来越低的。此时未考虑元素的位置因素似乎也有悖尝试。... = 0.495 知乎对博客园的Jaccard相似度 = （ 两者交集的权重得分和/ 两者权重总和 ) * 博客园在知乎集合中所占的权重 =（ 1+0.6+0.1+1+0.55+0.05
一、前言 前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Python处理语义相似度的问题，这里拿出来给大家分享下。...这篇文章主要盘点了一个Python处理语义相似度的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群
使用 HanLP - 汉语言处理包 来处理，他能处理很多事情，如分词、调用分词器、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换...
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，第三部分是选中自然语言处理任务的连续表达...嵌入有效的原因在于： l 词汇语义词相似度 l 文本简单的语义表达 ? 对神经网络模型进行预先训练 ? 词语嵌入模型样本、评估、相关工作 ?...潜在语义分析包括：SVD概括原始数据、同义词典中不存在明确关系、术语矢量投射K维潜在空间、词语相似度等 ? RNN-LM词语嵌入 ? SENNA词语嵌入 ?...评估：语义词相似度 l 数据：人类判断词组 l 词语相似度排名与人类判断之间的关系 l 独立语义嵌入模型通常不能实现最好的结果 ?...评估：关系相似度 判断两组词是否有同样的关系以及为什么它会有效？ ? 意外发现：从递归神经网络语义模型提取的词语嵌入，关系相似度由余弦值得来。 ? 实验结果 ? 在其他数据集上的相似结果 ?
在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。...随着网络知识组织、人工智能等学科的发展,文本特征提取将向着数字化、智能化、语义化的方向深入发展,在社会知识管理方面发挥更大的作用。...VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。...在主成分方法中，由于矩阵方法的复杂度在n很大的情况 以二次方增长，因此人们又开发使用了主要使用Hebbian学习规则的PCA神经网络方法。...在语境框架的基础上,从语义分析入手,实现了4元组表示的领域提取算法、以领域句类为核心的情景提取算法和以对象语义立场网络图为基础的褒贬判断。
尽管面临着上述阻碍，TEXTFOOLER在文本分类、文本蕴含两类任务上，在预训练BERT模型、卷积神经网络和循环神经网络上均实施了成功的黑盒攻击。...用候选词集合中的词对wi进行替换得到对抗样本Xadv，利用Universal Sentence Encoder(USE)计算原句X与对抗样本Xadv之间的语义相似度，只有相似度超过设定的阈值ε才认为替换是有效的...自动化评估策略：攻击成功率（通过攻击前后模型准确率来衡量），语义相似度（通过Universal Sentence Encoder计算），迁移性（通过对抗样本在不同模型上的表现衡量）。...图 4自动化评估TEXTFOOLER在文本分类任务上的表现 人工评估策略：随机选取100个对抗样本，与原始文本混合并打乱顺序，人工评估对抗样本的语法合理性、对抗样本与原始文本的语义相似度，并统计人工在原始文本和对抗样本上分类一致性的比率...另外，TEXTFOOLER生成的对抗文本在保证成功误导模型的同时，还能够维持较高的语义相似度和语法规范性，具有较高实用性。 三.
2.文本挖掘系统整体方案 达观数据一直专注于文本语义，文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用。...为了实现这些顶层应用，达观数据掌握从词语短串分析个层面的分析技术，开发了包括中文分词、专名识别、语义分析和词串分析等模块。 ?...在WordNet中，名词、动词、形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连接。我们可以通过WordNet来获取同义词和上位词。...二、文本分类的关键技术与重要方法 1.利用机器学习进行模型训练 文本分类的流程包括训练、文本语义、文本特征处理、训练模型、模型评估和输出模型等几个主要环节。其中介绍一下一些主要的概念。...2.向量空间模型 向量空间模型是常用来处理文本挖掘的文档建模方法。VSM概念非常直观——把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂。
多粒度文本匹配算法 话题追踪的核心在于判断两篇文章是否属于同一个话题（story）或同一个事件（event），这本质上是一个不同粒度的长文本相似度计算问题，同时相似度计算也是聚类算法中的关键技术。...传统长文本相似度计算主要使用 one-hot 编码、浅层语义编码（例如 BM25、LDA 等）。...随着深度学习的兴起，CNN 和 LSTM 等网络由于其端到端的优势、能较好地捕捉文本中的深度语义特征而被广泛使用。...但在实际工作中我们也发现，在话题追踪问题中，相似度计算与上述提到匹配算法存在差异，事件的构成要素在文本匹配时起到了决定性作用。因此，如何更好地表达事件特征，并进行特征匹配，是亟需解决的重要问题。...以上模型同时适用于 event 粒度和 story 粒度的语义相似度计算，在开源语料和微信语料上，GIM 都取得了优异的效果。
在本文中，我们进一步开发了一种新的基于CLIP的度量，称为语义相似度距离（SSD），该度量既从分布角度理论上建立，又在基准数据集上进行了实证验证。...一旦文本描述变得更加复杂，生成的图像的语义可能会与文本不匹配。基于此作者提出了一种新的基于CLIP的文本图像一致性度量，称为语义相似度距离（SSD）。...我们的SSD是通过结合两个阶级矩项设计的：一阶矩项直接测量文本图像的语义相似性，反映生成的图像和文本之间的语义偏差；二阶矩项评估了以文本为条件的合成图像和真实图像之间语义变化的差异，表明生成的图像中的语义多样性也应该与真实图像中的一致...文章创新点如下：引入了一种新的度量——语义相似度距离（Semantic Similarity Distance），它可以评估文本图像的相似度以及生成图像与受文本约束的真实图像之间的语义变化差异。...4.2、SOA（语义对象准确度）另外一种专用评估指标：语义对象准确度（SOA）（Hinz、Heinrich和Wermter 2020）是最近提出的一种专门用于评估多对象文本图像一致性的度量标准，在不评估对象属性和关系的情况下
比如基于百度海量搜索数据，PaddleNLP训练了的语义匹配模型在真实FAQ问答场景中，比基于字面的相似度方法AUC提升5%以上。...百度自主研发的短文本语义匹配语义匹配框架(SimilarityNet, SimNet)是一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。...SimNet框架在百度各产品上广泛应用，主要包括BOW、CNN、RNN、MMDNN等核心网络结构形式，提供语义相似度计算训练和预测框架，适用于信息检索、新闻推荐、智能客服等多个应用场景，帮助企业解决语义匹配问题...基于百度海量搜索数据，PaddleNLP训练了一个SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型，在一些真实的FAQ问答场景中，该模型效果比基于字面的相似度方法AUC提升5%以上。...ERNIE在自然语言推断，语义相似度，命名实体识别，情感分析，问答匹配多项NLP中文任务上效果领先。 ?
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