但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。 为了解决这个问题，科学家把自然语言处理分成了很多子问题进行处理，相似度计算这些子任务中的一种。...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。 ?...我们知道the, and, but等词对句子整体的影响是比较小的（从语义上来讲，主语谓语比介词连词有更多的语义信息），而Smooth Inverse Frequency就是利用了这些信息来为句子中的词语设置不同的权重...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
word2vec word2vec是只有一个隐层的全连接神经网络,对语料中的所有词汇进行训练并生成相应的词向量（Word Embedding）WI 的大小是VxN, V是单词字典的大小, 每次输入是一个单词...此模型下，像是句子或是文件这样的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现，这种表现方式不考虑文法以及词的顺序。最近词袋模型也被应用在计算机视觉领域。...连续词袋模型（CBOW） 移除前向反馈神经网络中非线性的hidden layer，直接将中间层的embedding layer与输出层的softmax layer连接； 忽略上下文环境的序列信息：输入的所有词向量均汇总到同一个...需要有一种约束，将文档1中的每个词，以不同的权重强制地分配到文档2的所有词上去。 WMD的优化 现在计算两个文档之间的 WMD 距离，如果用 k-NN来计算距离就非常耗时。...这两个 relax 过的优化问题的解，恰好对应于词向量矩阵的行空间和列空间上的最近邻问题，也是很好算的。最后定义 RWMD 为这两个 relaxed 优化问题的两个目标值中的最大值。
链接： https://gair.leiphone.com/gair/2018yr 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...接下来，我们将讨论两篇最近由谷歌发表的关于语义表示研究的论文，这两个新的模型可以从 TensorFlow Hub （https://www.tensorflow.org/hub/）上下载，我们期待开发者可以利用他们搭建新的令人激动的应用程序...，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。...通过 TensorFlow Hub 上的通用句子编码器的输出进行句对语义相似度比较。 正如我们在这篇论文中所表述的，一个版本的通用句子编码器模型使用了深度均值网络（ DAN ）编码器。...这些是预训练的 Tensorflow 模型，可以返回可变长度文本输入的语义编码。 这些编码可用于语义相似性度量，相关性，分类或自然语言文本的聚类。
基于人工智能句子相似度判断文本错误的方法 人工智能分支自然语言处理的文本句子相似度度量方法以后很成熟，通过相似度在关键字不同距离的截取词组，形成多个维度的句子相似度打分，并进行超平面切割分类，考虑实际的文本大小...一、句子相似度 1、句子相似度：腾讯、百度、python 2、图书、CSDN 二、多维度超平面分类、软硬判断的数值视角、多维度 1、一些例子：多维度、超平面分类 2、我们的多维度思考：算力、计算速度、准确性...3、软硬判断的数值视角： 4、更多维度的头脑风暴：章节、类型、人。。。。...一、 1、句子相似度：腾讯、百度、python 二、 1、 2、 3、 4、 三、准确性、调参的黑盒和可视化。 1、每个月多少个文件？文件有多少句话？...2、相似度匹配单个还是混合精确度高？哪个精确的高？ 3、哪些维度是强相关，算力、速度、精确的要求范围？ 4、评价、数据打标签量影响学习准确率。 5、延伸到其他场景 6、
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。...接下来，我们将讨论两篇最近由谷歌发表的关于语义表示研究的论文，这两个新的模型可以从 TensorFlow Hub （https://www.tensorflow.org/hub/）上下载，我们期待开发者可以利用他们搭建新的令人激动的应用程序...，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。...通过 TensorFlow Hub 上的通用句子编码器的输出进行句对语义相似度比较。 正如我们在这篇论文中所表述的，一个版本的通用句子编码器模型使用了深度均值网络（ DAN ）编码器。...这些是预训练的 Tensorflow 模型，可以返回可变长度文本输入的语义编码。 这些编码可用于语义相似性度量，相关性，分类或自然语言文本的聚类。
今天小编给大家介绍的是一个基于语义相似性识别冗余来减少和可视化GO结果列表的R包rrvgo。...输入是一个富集的 GO terms向量，以及分数向量。如果未提供分数，则 rrvgo 将 GO terms（集合）大小作为分数。 第一步是得到terms之间的相似度矩阵。...函数calculateSimMatrix 获取要计算语义相似度的GO terms列表、OrgDb 对象、感兴趣的ontology和计算相似度分数的方法。...，可以根据相似度对terms进行分组。...相似度矩阵热图 将相似性矩阵绘制为热图，默认情况下启用行列聚类 heatmapPlot(simMatrix, reducedTerms, annotateParent
引言 了解知识图谱的基本概念，也做过一些demo的实践，毕竟是做问答方向的，所以就比较关注基于知识图谱的问答。...命名实体识别步骤，采用BERT+BiLSTM+CRF方法（另外加上一些规则映射，可以提高覆盖度） 属性映射步骤，转换成文本相似度问题，采用BERT作二分类训练模型 技术细节 命名实体识别 构造NER的数据集...模型总体架构 1、 实体检索：输入问题，ner得出实体集合，在数据库中检索出与输入实体相关的所有三元组 2、 属性映射：bert分类/文本相似度 + 非语义匹配：如果所得三元组的关系(attribute...(attribute)属性的相似度，将最相似的三元组的答案作为答案，并与正确的答案进行匹配，correct +1 目前这2个是一起做的，更注重的是测试性能，所以并没有像Retrieval QA那样做召回...反思 其实用question和attribute进行一个相似度计算做排序是有缺陷的，毕竟question的句子明显更长，语义明显比attribute更丰富，单拿attribute进行匹配有种断章取义的感觉
BERT 语义相似度 2. 安装 bert-as-service 3. 启动 BERT 服务 4. 相似度计算 1....BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer...该工具的名称叫做: bert-as-service，从名称就可以看出作者是把 BERT 作为一种服务了，只要调用该服务就能够得到我们想要的向量表示，得到向量以后，就可以通过余弦相似度的计算公式计算向量之间的相似度...句子与句子向量之间计算相似度，并返回 top_k 个结果。 2....相似度计算 数据集 我们使用蚂蚁金服语义相似度比赛的一份数据集，该数据集分为 4 列，第一列是索引，第二列和第三列是句子，第四列中的 1 表示这两个句子是同义句，否则表示为 0。
印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1....Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输入映射到同一特征空间，然后计算它们的距离或相似度一一使用共享的卷积层和全连接层...，输出特征向量表示，然后计算相似度。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似度来训练网络的方法。...本文方法本文利用李生网络，把真章、假章同时输入进行学习，真与真相似度为1;真与假相似度为0，设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。
哈哈 内容不能为空！那就写几个字嘚瑟下。。。
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。...0.8 以上，而不同的句子相似度都不足 0.6，这个区分度就非常大了，可以说有了 Word2Vec 我们可以结合一些语义信息来进行一些判断，效果明显也好很多。...以上便是进行句子相似度计算的基本方法和 Python 实现，本节代码地址：https://github.com/AIDeepLearning/SentenceDistance。
作者：Yinfei Yang 机器之心编译 参与：Pedro、蒋思源 近年来，基于神经网络的自然语言理解研究取得了快速发展（尤其是学习语义文本表示），这些深度方法给人们带来了全新的应用，且还可以帮助提高各种小数据集自然语言任务的性能...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。...成对语义相似性比较，结果为 TensorFlow Hub 通用句子编码器模型的输出。...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。
---- ©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 从传统的无监督相似度方法，到孪生模型，交互式模型，BERT，以及基于BERT的一些改进工作，如下图： 总体来说，在 BERT 出现之前，文本相似度任务可以说是一个百花齐放的过程...对于语义相似度任务来说： 在有监督范式下，BERT 需要将两个句子合并成一个句子再对其编码，如果需要求很多文本两两之间的相似度，BERT 则需要将其排列组合后送入模型，这极大的增加了模型的计算量。...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。...好了，以上就是文本语义相似度领域的研究脉络和进展，希望能对大家有所帮助。当然 2022 年也有不少优秀的工作出现，不过这一部分就留到以后吧！
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？...计算句子A和句子B的语义相似度，通常来说，基于交互的方案结果更准确： 如果一共有N个句子,那么就需要进行 N × (N-1) 次相似度计算。...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。...语义相似度的求解，转换成了一个单纯的特征映射过程：编码器提取输入句子的语义信息，再将它投影到向量空间中。‘ 这有点像传统机器学习领域的问题。...标签不准确：没有经过人工校对，正样本的相似度未必就是1，很有可能只有0.5或者干脆就完全相反；负样本也极有可能随机到语义相似的句子； 因此，需要明确分类标签的交叉熵，就不适合作为相似度自监督任务的损失函数
Sematch是一个用于知识图谱的语义相似性的开发、评价和应用的集成框架，其代码见github。 Sematch支持对概念、词和实体的语义相似度的计算，并给出得分。...Sematch专注于基于特定知识的语义相似度量，它依赖于分类( 比如 ) 中的结构化知识。 深度、路径长度 ) 和统计信息内容( 语料库与语义图谱) 。...其应用框架如下所示：从图中可见，其支持多样化、多层次的相似度计算。 ? 如其DEMO上可见，支持多样化的相似度计算。 ? 1、测试：词的相似度计算，其结果如图所示：（代码见github） ?...2、概念的相似度计算 ? 附：由于dbpedia国内无法访问，所以一些实体的相似性等目前暂无法测试。
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。...这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。 ...本文基于BERT网络做了修改，提出了Sentence-BERT(SBERT)网络结构，该网络结构利用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量，语义相近的句子其embedding...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。
最近，基于神经网络的自然语言理解研究的快速发展，特别是学习语义文本表征，为全新产品提供必要的技术，如Smart Compose和Talk to Books。...下面，我们讨论两篇论文，关于语义表征研究方面的最新进展，以及两种可在TensorFlow Hub上下载的新模型，我们希望开发人员用它来构建新的应用程序。...语义文本相似性 在“Learning Semantic Textual Similarity from Conversations”论文中，我们引入了一种学习语义文本相似度的句子表征新方法。...随着体系结构更复杂，该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，而短句子的表现稍微慢一些。...这些是预训练的Tensorflow模型，返回可变长度文本输入的语义编码。这些编码可用于语义相似性度量，相关性，分类或自然语言文本的聚类。
协同过滤 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的...余弦相似度 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 ? ?...NaN 4.0 NaN 4.0 NaN 5.0 NaN C 2.0 NaN 2.0 NaN 1.0 NaN NaN D NaN 5.0 NaN 3.0 NaN 5.0 4.0 目标： 我们要寻找 A 最相似的其他顾客...fillna(0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.18353259]]) array([[0.88527041]]) 从上面看出A和C的比较相似...0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.30772873]]) array([[-0.24618298]]) 去中心化后 A和C的相似度是负的
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