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Doc Embedding-语义相似度计算

id=data).语义文本相似度视频描述数据集，每个句子对按照含义的关系标注以及两者的蕴含(entailment)关系标注 中文： 蚂蚁金服NLP相似度计算数据集：https://dc.cloud.alipay.com...优于欧几里得距离（梯度消失）、余弦相似度。【回归】 2.以距离为目标，使用LSTM来对复杂的语义建模。 3.使用MaLSTM features输入给SVM来进行分类。...使用双向的LSTM，融合双向的信息。 对所有lstm的输出做avg pooling，然后全连接映射到128，在做cos相似度计算。 3....Improve 加入以下attention和cosine相似度的特征来对模型的结构进行改进，提升模型精度 加入Attention。...BERT 《BERT》相似度 两个句子之间通过[SEP]分割，[CLS]的向量作为分类的输入，标签是两个句子是否相似。可以作为排序算法。

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    rrvgo--基于语义相似度简化GO富集结果冗余

    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。...R包安装 BiocManager::install("rrvgo") library(rrvgo) 可视化介绍 01 计算相似度矩阵并减少GO terms rrvgo不关心基因，而是关心 GO terms...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。...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

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    基于Aidlux的图片相似度对比

    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。

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    【数据挖掘】聚类 Cluster 简介 ( 概念 | 应用场景 | 质量 | 相似度 | 算法要求 | 数据矩阵 | 相似度矩阵 | 二模矩阵 | 单模矩阵 )

    中的 噪声样本 和 异常样本 ; ⑥ 样本顺序 : 数据集样本 输入的顺序不应该影响聚类结果 ; 基于层次的聚类 , 不同的样本输入顺序 , 会得到不同的聚类分组结果 ; ⑦ 数据维度 : 可以处理 高维度...聚类 ( Cluster ) 相似度矩阵 : ① 别称 : 相似度矩阵 , 又叫做 相异度矩阵 , 或 , 对象-对象 结构 ; ② 存储内容 : 相似度矩阵存储 数据集样本之间的相似性 , 存储 每两个样本之间..., 两个 对象越相似 , 其值越小 ; ③ 矩阵对角线相似度值 : 对象线的值就是 样本 i 与 其本身进行比较 , 其相似度最小 , 取值 0 ; 3 ....单模矩阵 : 相似度矩阵是单模矩阵 , 行 和 列 代表的意义相同 , 都代表数据样本本身 ; ① 行的意义 : 样本的个数 , 第 i 行表示第 i 个样本 ; ② 列的意义 : 样本的个数...矩阵转化 : 聚类算法的输入是 相似度矩阵 ( 单模矩阵 ) , 如果给出的是 数据矩阵 ( 二模矩阵 ) , 需要先将数据矩阵转化为相似度矩阵 ;

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    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？

    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？...为什么对比学习能学到很好的语义相似度？...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...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。...总结来说，由于使用了不可学习的余弦相似度作为度量，并且完全去除了编码部分的交互耦合，基于表示的方案无法进行 task-specific 式的模型学习。

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    知识图谱的语义相似度计算框架Sematch实践

    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。

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    谷歌 AI：语义文本相似度研究进展

    ，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。...否则，他们在语义上是不同的。 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。...）与 CQA task B（一个问题与问题间相似度衡量的任务）。...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 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。

    1.3K30

    干货 | 谷歌 AI：语义文本相似度研究进展

    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。...，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。...否则，他们在语义上是不同的。 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。...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 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。

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    基于用户的协同过滤（余弦相似度）

    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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    Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算

    当你给出一篇文章E时，采用相同的方法计算出E=(q1, q2, …, qn)，然后计算D和E的相似度。         计算两篇文章间的相似度就通过两个向量的余弦夹角cos来描述。...文本D1和D2的相似性公式如下： ? 其中分子表示两个向量的点乘积，分母表示两个向量的模的积。 计算过后，就可以得到相似度了。我们也可以人工的选择两个相似度高的文档，计算其相似度，然后定义其阈值。...使用余弦这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。 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”。...所以，上面的句子A和句子B是很相似的，事实上它们的夹角大约为20.3度。...（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）； （3）生成两篇文章各自的词频向量； （4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

    1.8K40

    基于word2vec的词语相似度计算

    作者：刘才权 编辑：黄俊嘉 基于word2vec的词语相似度计算 应用场景 假设你有一个商品的数据库，比如： 现在通过用户的输入来检索商品的价格，最简单的方法就是通过字符串进行匹配，比如， 用户输入“椅子...但有时用户输入的是“凳子”，如果按照字符串匹配的方法，只能返回给用户，没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返回给用户参考。这种泛化的能力，通过简单的字符串匹配是显然不能实现的。...词语相似度计算 在上面的例子中，“凳子”跟“椅子”的语意更相近，跟“香蕉”或“冰箱”的语意相对较远。...在商品搜索的过程中，可以计算用户输入的关键字与数据库中商品名间的相似度，在商品数据库中找出相似度最大的商品，推荐给用户。这种相近的程度就是词语的相似度。...在实际的工程开发中可以通过word2vec实现词语相似度的计算。 代码实现 运行结果 调试技巧 在开发调试的过程中，会出现错误，需要重新运行程序。

    2.7K50

    学界 | 在深度学习时代用 HowNet 搞事情

    WordNet，采用同义词集（synset）的形式标注词汇/词义的语义知识。...HowNet 在 2000 年前后引起了国内 NLP 学术界极大的研究热情，在词汇相似度计算、文本分类、信息检索等方面探索了 HowNet 的重要应用价值[2,3]，与当时国际上对 WordNet 的应用探索相映成趣...我们可以用这些向量方便地计算词汇/词义相似度，能够取得比传统基于语言知识库的方法还好的效果。也正因为如此，近年来无论是 HowNet 还是 WordNet 的学术关注度都有显著下降，如以下两图所示。...在词语相似度计算和类比推理两个任务上的实验结果表明，将义原信息融入词汇表示学习能够有效提升词向量性能。 ?...基于《 知网》 的词汇语义相似度计算. 中文计算语言学 7, no. 2 (2002): 59-76. 朱嫣岚, 闵锦, 周雅倩, 黄萱菁, 吴立德. 基于 HowNet 的词汇语义倾向计算.

    1.2K100

    基于WMD（词移距离）的句子相似度分析简介

    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...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。...Word Centroid Distance（WCD，定义在最后一个等号处，公式中的X是词向量， X是词向量组成的矩阵）： ? 注意上述公式只需要用绝对值不等式与WMD约束定义计算即可。...推导出的公式只需要进行矩阵运算，极大地减少了计算消耗。 RWMD（Relaxed word moving distance ） 先去掉一个约束，计算相应的WMD，最终取最大值。...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。

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