，可以得到： 按前面权重公式的定义，上面的公式可以理解为：一个句子出现的概率对数等于句子中各词的权重之和。 ...三、与TF-IDF的关系 词频、逆文档频率（TF-IDF）在自然语言处理中，应用十分广泛，也是提取关键词的常用方法，公式如下： 从形式上看，该公式与我们定义的权重公式很像，而且用途也近似，那么它们之间有没有关系呢...我们知道，IDF是按文档为单位统计的，无论文档的长短，统一都按一篇计数，感觉这个统计的粒度还是比较粗的，有没有办法将文本的长短，这个明显相关的因素也考虑进去呢，让这个公式更加精细些？ ...时间复杂度最快可达O（1）级，比如词库以Hash表存储。 关于TF-IDF更完整的介绍及主流用法，建议参看阮一峰老师的博文《TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词》。...3、相似度计算 相似度计算，我们将在下一篇文中单独介绍。 五、演示程序 在演示程序显示词库结果时，是按本文所介绍的权重公式排序的。
介绍 无监督句法分析是现在比较热门，也有很多东西可做的方向。有监督的已经做得非常好了，感觉做不下去了，所以做一做无监督的试试。...可以看出WSJ-40效果还是不错的，但是在WSJ-10上面没有一个神经网络方法能超过之前的传统方法（CCM和PRLG），说明句子长度过短，神经网络的学习能力还有待提高。...无监督短语分割 这个任务就是看模型识别出了句子中有多少个短语，其实包含在刚刚的句法树结构中了。数据集还是用的PTB，结果如下： ?...短语相似度 短语相似度任务是这样的，首先用DIORA算出每个短语的表示，然后两两短语之间算cos相似度，对于一个短语，如果与它最相似的K个短语的label和它一样，那么这个短语就预测对了。...短语相似度结果 其中ELMo分为三种设置，CI表示只输入短语的每个单词然后取平均得到短语表示，SI表示输入一整个短语，最后一个就是输入整个句子了。
这种方式通常用作去重，比如如果我们有一份非常庞大的样本集合，要去做去重，大家通常的做法就是在写hive sql或者spark sql的时候distinct一下，在做后续的自然语言处理任务，通过这种方式可以去除掉一些真...词袋方法 1和2由于相差的字数比较多，可能不是以一种hash方式去做能识别多出的。但是细心的朋友回发现，它们之间重合率非常高，通过分词后的比对也是可以识别的。...这边补充一下，百度的Familia就集成这两种方式去算相似度，异常好用。 TWE 用过LDA的人应该知道：LDA 产生的主题往往被高频词占据，这种现象导致低频词在实际应用中的作用非常有限。...neutral三分类的预测 FastSent，用上下文的词来预测目标句子的词，然后把目标句的词的和作为目标句的向量 句向量来补充词向量衡量一个句子的相似度会有明显的提升，我日常做baseline就是wordembedding...supervised method 有监督的方式大概有两种思路： fasttext/infersent这种用有监督的方式生成词向量或者句向量方式，再计算句词向量之间的cosine相似度 直接求解（Universal
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。...不过因为公式太简单，能涵盖到的维度太少，所以在需要比较高准度的场合并不适用。当然如果要判断的文本不存在语义等复杂问题要考虑，量又比较大的话，还是个非常不错的选择。...因此句子1对应的向量就是[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]，句子2对应的向量就是[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1] 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。...下面再给出两种比较常见的向量化手段： 词袋模型 在NLP里比较常用的手段（如word2vec）。核心想法是把一篇文章想象成词的组合，没有顺序和语义之分，文章就是一个装满了词的袋子。...汉明距离 这个在计算图片相似度的时候会用到（可见本博客相关文章），汉明距离只是简单的计算两个序列中，有多少位是不一样的，一般用于哈希的对比。 3.
该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量，并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度，以找到最相似的结果。 余弦相似度是比较文档相似度的一种常用方法，因为它适用于词频等对分析非常重要的数据。...它反映了单个矢量维度的相对比较，而不是绝对比较。在这篇文章中，我不会深入研究余弦相似度背后的数学，但是要理解它是一个内积空间中两个非零向量之间的相似性度量。 ?...使用pandas read_sql函数使用原始SQL生成一个df。数据集中有16列和100228行。 ?...如果你不想使用distilBERT，可以使用所有的HuggingFace模型来寻找句子相似度。这个模型是未知的，这意味着它不区分大小写。关于模型的详细信息，请查阅官方文件。...使用pip安装: pip install nmslib 如前所述，我们希望使用余弦相似度作为度量，用于比较用户输入和葡萄酒描述。我们需要找到最接近搜索向量的向量。
这里就先介绍几种利用词向量信息，计算句子level相似度方法： 直接使用词向量平均值表示短语 前面我们说过利用词向量对词和词之间的相似度进行计算已经比较完善，准确率也很高。...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。...Word Mover’s Distance 另一种计算句子之间相似度的方法叫做Word Mover‘ Distance 。...该方法的思路是记录一句话中每个词与另一句话中距离最短的词，并将该距离作为两句话之间相似度的度量（词与词之间的距离仍使用词向量计算），下面这幅图比较好的解释了这种方法的思路。 ?...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。 ?
默认采用的Levenshtein distance算法在句子的相似度比较上过于简单了，它只关心一句话变成另一句话需要的最小的修改步骤有多少，认为步骤越少，两句话越相近，所以它并不会考虑句子中每个词的具体含义...策略：改为使用词向量进行比较，具体在下面的智能度策略中有介绍。...ok，我们再来聊聊如何提升chatterbot的智能度： 1、采用余弦相似度算法代替Levenshtein distance算法 Levenshtein distance算法只是单纯的计算一个句子变成另一个句子需要经过的最小的编辑步骤...而余弦相似度是指比较两个向量之间的余弦相似度，向量当然分别是输入句子的句向量和数据库中所有问题句子的句向量，而句子转为向量的方式是采用的word2vec,该方法在后续讲原理的部分会具体介绍，这里我们只需要知道词向量模型可以将词转为对应的向量...，或者“爱情片什么时间段上映比较合适？”等。整个过程主要是采用词向量模型构造问题句子的特征向量，通过贝叶斯算法进行意图分类，以及 采用余弦相似度算法计算问题和答案的匹配分数。
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。...：非同义问句 对于例子a，比较简单的方法就可以判定同义；对于例子b，包含了错别字、同义词、词序变换等问题，两个句子乍一看并不类似，想正确判断比较有挑战；对于例子c，两句> 话很类似，仅仅有一处细微的差别...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。...第四名HouJP学长的，亮点就是深度模型的分数很高，不愧是中科院IR大佬。 第五名的解法也是在图的建模上挖掘了大量的特征。 第七名亮点就是这个人比较懒，花了大量的时间在深度模型上。
，但直接使用它们的句子表征往往会导致在语义文本相似度任务上表现不佳。...此外，目前的优化目标只是从两两的角度对句子关系进行建模，试图将语义相似的句子拉得更近，将语义不相似的句子推得更远。但是，相关句子之间存在着不同程度的语义相似，如图1(d)，sb比sc与sa更加相似。...，同batch内的其他样本作为负样本: 采用的是预先相似度，为温度超参 但是，这种损失函数没有足够的判别能力和对噪声的鲁棒性 作者使用两个特征之间的预先相似度的角度表示： 余弦相似度越大，角度越小...句子三元组蕴含关系建模 之前的损失函数如NT-Xent loss，只考虑成对间句子关系，要么相似，要么不相似。但是，句子间的相似度有着不同程度的相似。...由于与更加相似，使用三元组损失函数来建模这种关系 最终的目标函数为： 实验 对7个语义文本相似度(STS)任务进行了实验： 在几个监督迁移任务上进行了实验，对于每个任务，SentEval在句子嵌入的基础上训练逻辑回归分类器
传统图方法在NLP任务的应用 传统NLP领域的表征方法一般分为3种： 第一种采用词袋来表征文本，该方法依靠统计每个词在句子或文档里的频率，但是这种方式无法捕捉词语之间顺序或者无法捕捉词语之间的语义信息...例如采用Random Walk算法和Graph Matching算法计算文本之间的相似性。虽然传统方法表征成了图结构，但是对语言的处理具有比较大的局限性。...动态图构建中最重要的一个步骤是相似矩阵学习，其核心是计算任意两个节点特征向量相似度。首先需要设置一个相似的kernel去定义这两个embedding的相似度。...Attention-based的方式在计算相似度时，会有可学习的参数来帮助计算每对节点对之间的attention，它其实有两种方式来计算attention： 第一种是假设对所有的节点都共享可学习的参数，...structure-aware相似矩阵计算其相似度也有两种方式，计算相似度时都将边界的embedding算进去。
与网页不同，文档中，句子和句子之间的关系更加复杂。最后基于上述思想，得到一个需要用幂方法迭代来解决的目标函数： ? 其中， ? 表示节点i和j之间的边权重，即两个句子之间的相似度。...是其可以被改进的点。设计合适的句子相似度算法，可以提升摘要抽取的质量。在TextRank4Zh中，默认的句子相似度计算方式如下： ? 该方法采用简单的词元的重合度匹配来计算两个句子的相似度。...显然，这种方法还是比较简单原始的。改进地方很多，大致分为以下两个方面： 采用多样化的句子相似度计算。...我是这么做的： 将等式第一部分，用TextRank学习到的句子的权重得分替换 ? 。TextRank的权重得分是在句子相似度的基础上通过无监督学习得到，比直接使用相似度要更全面。...假设两个句子很相似，即两个句子夹角很小，此时句子A在句子B上的投影应当是很大的。（这个方法有点缺陷，即除了夹角外，向量之间的欧式距离也有影响。） ?
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。...实验结果显示，SBERT生成的句子向量似乎能够很好捕获情感信息，在MR、CR、SST上都有较大的提升；BERT在之前的STS数据集上表现比较差，但是在SentEval上却有了不错的效果表现，这是因为STS
同时根据上面的内容，句向量的表征在RNN、CNN之间，到底哪个更好呢？ 有一篇文章在这点上讲得比较清楚，会在下面的延伸三：《NLP 模型到底选 RNN 还是 CNN？》提到。...同时，我们通过了不同的应用上进行了测试，试验结果表明该预处理已经在诸多neural network中有所体现，进一步证实了对词向量进行预处理的重要性。...博客里面也有code 详细可见：用docsim/doc2vec/LSH比较两个文档之间的相似度 ....延伸七：能够表征相似的：基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型 来源：LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型 LSF-SCNN，即基于词汇语义特征的跳跃卷积模型...entailment)等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。
，往往准确率不佳，于是，就有人提出了交互型的句子相似度比较方法，通过一些复杂的注意力机制来去捕捉两个句子编码向量之间交互的信息，从而更好的进行句子相似度建模。...通常，基于交互型的句子相似度比较方法的预测准确率会比基于表示型的方法高出不少。...我们在经典的交互型句子相似性比较方法 ESIM 的基础上，提出了一种新型的计算句子相似度的方法 Enhanced-RCNN，来更好的捕捉待比较的两个文本自身以及相互之间的信息。...在线对话时，通过检索找到跟用户相似的问题（同时匹配标问和扩展问法），将检索的结果输入给句子相似度模型进行打分排序，最终将相似度较高的结果返回给用户。...在本论文中，我们提出了一种高效的比较句子相似性的方法 Enhanced-RCNN，这是我们在经典文本匹配模型 ESIM的基础上改进的模型，该模型在 Quora Question Pair 和 Ant Financial
进一步，由于将 embedding 正则化到单位超球面时，两个向量的点积等价于它们的cosine 相似度，我们便可以将BERT句子表示的相似度简化为文本表示的相似度，即 。...另外，考虑到在训练中，当 c 与 w 同时出现时，它们对应的向量表示也会更接近。换句话说，context-context 的相似度可以通过 context-words 之间的相似度推出或加强。...计算句子之间的cosine similarity 作为模型预测的相似度。 计算Spearman系数。...实验结果： 上图汇报了sentence embeddings的余弦相似度同多个数据集上真实标签之间的Spearman等级相关性得分（），其中flow-target 表示在完整的目标数据集（train+validation...文章同样还在无监督问答任务证明模型的有效性，并将BERT-flow得到的语义相似度同词法相似度(通过编辑距离来衡量)进行对比，结果同样证明模型在引入流的可逆映射后减弱了语义相似性与词法相似性之间的联系！
如表 1 所示，我们观察到：当长度差为≤3 时，7 个数据集的平均相似度更大，验证了我们的“长度偏置”假设。数据集的比较细节参见表 4。 ▲ 表1....预测相似度和真实相似度的差异 为了缓解这一问题，对于每一对互为正例的句子，我们期望在不改变句子语义的情况下改变句子的长度。...我们使用从英语维基百科中随机抽取的 100 万个句子来进行训练，并利用文本相似度任务来衡量句子表示能力，在 7 个标准语义文本相似度（STS）数据集上进行了实验。...▲ 表4 改进点之间的消融实验 我们进一步探讨了 ESimCSE 上句子对的相似性与长度差之间的关系，并与 SimCSE 进行了比较。...如表 5 所示： ▲ 表5 ESimCSE和SimCSE在多个数据集上的偏置（bias）对比 结果表明：ESimCSE 显著降低了>3 和≤3 之间的平均相似度差距，从 1.84 降低到 0.71，有效缓解了我们在引言中提到的长度偏差问题
然后，输出被聚合并传递到一个简单的回归模型以获得最终标签。 交叉编码器架构 可以使用 BERT 来计算一对文档之间的相似度。考虑在一个大集合中找到最相似的一对句子的目标。...❞ 回归目标函数 在这个公式中，在获得向量 u 和 v 后，它们之间的相似度得分直接通过选定的相似度度量来计算。将预测的相似度得分与真实值进行比较，并使用 MSE 损失函数更新模型。...默认情况下，作者选择余弦相似度作为相似度度量。 在推理过程中，可以通过以下两种方式之一使用该架构： 通过给定的句子对，可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。...对于给定的句子，可以提取其句子嵌入（在应用池化层之后）以供以后使用。当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时，这特别有用。...之后，我们可以直接计算所有向量之间所选的相似度度量（毫无疑问，它仍然需要二次比较次数，但同时我们避免了像以前那样使用 BERT 进行二次推理计算）。
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