如何在csv中查找两个文本列之间的相似性
在CSV中查找两个文本列之间的相似性可以通过文本相似度算法来实现。常用的文本相似度算法有编辑距离、余弦相似度、Jaccard相似度等。
- 编辑距离（Edit Distance）是衡量两个字符串之间的相似性的一种常用算法。它衡量的是通过最少的插入、删除和替换操作，将一个字符串转换为另一个字符串所需要的步骤数。编辑距离越小，表示两个字符串越相似。
- 余弦相似度（Cosine Similarity）是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。在文本处理中，可以将文本转化为向量表示，然后计算向量之间的余弦相似度。余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个文本越相似。
- Jaccard相似度（Jaccard Similarity）是通过计算两个集合的交集与并集之间的比例来衡量它们的相似性。在文本处理中，可以将文本转化为词集合，然后计算词集合之间的Jaccard相似度。Jaccard相似度的取值范围在[0, 1]之间，值越接近1表示两个文本越相似。
根据具体需求和数据特点，选择合适的算法来计算相似性。在实际应用中，可以使用Python编程语言的相关库来实现这些算法，如NLTK、scikit-learn等。
对于腾讯云相关产品，可以使用腾讯云的文本相似度计算API，该API提供了基于深度学习的文本相似度计算服务，可以方便地计算两个文本之间的相似性。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的文本相似度计算API文档：https://cloud.tencent.com/document/product/271/35494
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Jaccard距离的选择
set、cluster-analysis、distance、information-retrieval
为了计算两组单词之间的距离，我使用jaccard距离：
JaccardDistance(A, B) = 1 - JaccardIndex(A, B) = 1 - (|A ∩ B| / |A ∪ B|)
现在我想知道，还有其他类似的距离度量，返回0，1之间的值吗？
0表示这两个集合包含完全相同的元素，而一个完全不同的元素。这两组可能有不同的大小，单词的顺序并不重要。
浏览 0提问于2021-05-01得票数 0
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当我使用余弦相似度时，为什么我得到的邓恩指数是负值？
matlab、cluster-analysis、distance、cosine-similarity
我使用k-means对归一化数据进行聚类。我使用了不同的相似度矩阵，如欧几里得、曼哈顿和余弦，当我使用余弦相似度时，Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数的取值范围从0到无穷大。使用余弦相似度计算Dunn指数是正确的吗？ 我用过this implementation of Dunn Index。
浏览 94提问于2019-06-12得票数 1
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余弦相似性与Levenshtein距离
similarity、metric、cosine-distance、levenshtein-distance
我想知道他们之间的区别是什么，在什么情况下他们工作得最好？
根据我的理解：
余弦相似是度量内积空间中两个非零向量之间相似性的度量，它度量了它们之间夹角的余弦。0°的余弦为1，对于(0，π)半径的任意角度都小于1。
列文希廷距离是一个用于测量两个序列之间差异的字符串度量。非正式地说，两个单词之间的Levenshtein距离是单字编辑的最小数量。
我的问题是
什么时候才能在Levenshtein距离上使用余弦相似性？
1：https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity#:~:targetText=Cosine%20similarity%20is%20
浏览 0提问于2019-11-18得票数 5
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布尔数据的相似度计算
recommender-system、similarity
我试图实现简单的推荐系统，并试图理解不同的方法来实现我的目标。
我的数据集由用户和他们购买的物品组成。我有关于什么项目的用户购买的信息和这些项目的描述形式的标题。
起初，我想我可以使用基于用户的协作过滤方法，但我仍然坚持这样做。我不太清楚如何计算布尔数据的相似性。
例如，当我有这样的数据时
1 2 3 4
A 0 1 0 1
B 0 1 0 1
C 1 0 1 1
D 0 1 0 0
E 0 0 1 1
我想向用户E推荐项目，那么在这种情况下我应该如何计算相似性呢？例如，我从python中的scikit学习模块中选择了余弦相似性。但我不太清楚
浏览 0提问于2017-12-04得票数 2
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余弦相似度与余弦距离的区别
python、scikit-learn、scipy、cosine-similarity
它看起来像scipy.spatial.distance.cdist余弦相似距离：
1 - u*v/(||u||||v||)
不同于sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity，后者是
u*v/||u||||v||
有人知道为什么会有不同的定义吗？
浏览 1提问于2019-10-15得票数 13
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如何度量两个文本文档之间的相似性？
machine-learning、deep-learning、text-mining、similarity、similar-documents
假设我有100个文本文档，我想对这些文档进行集群。
第一步是构造文档的成对相似矩阵100X100。
我的问题是：
衡量两个文档之间相似性的通用方法是什么？
谢谢,
浏览 0提问于2019-04-14得票数 4
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计算加权树的相似度
tree、recommendation-engine、collaborative-filtering
我的树的结构很简单，深度是2，每个子节点都是根的直接子节点，除了根之外，每个节点都有一个权重。有没有好的方法来衡量两棵树的相似性？
这是最初的问题：
假设你有一个关于你读过的书的数据列表。该列表包含类似于哈希表的键和值。键是图书类别，值是您在当前类别下阅读的图书数量。所以每个人都有这个数据列表，我想根据这个数据列表来比较两个用户的相似度。我知道协作过滤可以做到这一点，但我正在尝试这种方式，并将其与cf进行比较。
因此，我将数据列表视为一棵加权树。类别是子节点，每个子节点的权重是该类别在用户账簿中出现的次数。
相似度与协同过滤中两个用户的相似度相似。这是个数字。
浏览 0提问于2012-05-12得票数 1
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NLP如何获取两个文档之间的差异
nlp、scikit-learn、stanford-nlp、gensim、spacy
我有2个文档A-B (或2系列文档)，我想要一个新的文档来显示这两个文档之间的差异: A-B
根据不同，有几种定义，一种是:单词列表/“概念”包括在A中但不包括在B中。
我正在考虑对A和B的每个句子使用TF IDF，例如：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
d1 = [open(f1) for f1 in text_files]
tfidf = TfidfVectorizer().fit_transform(d1)
pairwise_similarity = tfidf * tfidf.T
我不确定这是否与生
浏览 0提问于2016-06-08得票数 0
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如何比较Python中两个文档的主题分布之间的主题相似性？
python、gensim、lda
我用Gensim在语料库上训练了一个LDA模型。现在我已经有了每个文档的主题分布，如何比较两个文档在主题中的相似程度？我想要一个简要的措施。例如，以下是两个文档的主题分布。总共有75个主题。为了简洁起见，我只展示了概率最大的前10个主题(因此主题不太合适)。(40，0.5523168)表示主题#40对于DOC #1的概率为0.5523168。我应该计算两个向量之间的欧几里德距离还是余弦距离？使用这个概括度量，我是否可以说，例如，DOC 1比DOC2更类似于DOC3，或者DOC1和DOC 2在局部上比DOC 3和DOC 4更相似？谢谢!
DOC #1:
[(40, 0.5523168), (60
浏览 2提问于2019-03-22得票数 4
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SpaCy的相似性是如何计算的？
python、machine-learning、nlp、word2vec、spacy
初学者NLP问题在这里：
.similiarity方法是如何工作的？
哇spaCy太棒了！它的tfidf模型可以更容易地进行预处理，但是w2v只有一行代码(token.vector)？-太棒了！
在他的和andrazhribernik的“我们”中，可以运行在令牌、sents、单词块和文档上的.similarity方法。
在nlp = spacy.load('en')和doc = nlp(raw_text)之后，我们可以在令牌和块之间执行.similarity查询。但是，在这个.similarity方法的幕后正在计算什么呢？
SpaCy已经有了非常简单的.vector，它根据Gl
浏览 29提问于2017-09-21得票数 3
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Mahout推荐的相似策略的差异
machine-learning、mahout、similarity、recommendation-engine、mahout-recommender
我使用的是mahout推荐算法。所有的相似类之间有什么不同？如何知道什么是我的申请的最佳选择？以下是我的选择：
SIMILARITY_COOCCURRENCE
SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD
SIMILARITY_TANIMOTO_COEFFICIENT
SIMILARITY_CITY_BLOCK
SIMILARITY_COSINE
SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION
SIMILARITY_EUCLIDEAN_DISTANCE
这意味着什么？
浏览 7提问于2014-04-28得票数 2
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项目间的余弦相似性(购买数据)与标准化
recommender-system、apache-spark、pyspark、cosine-distance
我使用表示产品用户购买行为的IndexedRowMatrix，为了构建产品推荐，我使用余弦相似度来计算产品之间的相似性。PySpark提供了一个名为columnSimilarities()的函数。
我的问题是，在使用columnSimilarities()之前，是否需要规范每个产品的向量？我读过关于归一化和余弦相似的文章，并且理解余弦相似已经对向量进行了归一化，就好像我们把向量规范化了一样，余弦相似性就是这两个向量的点乘积。参考文献
另外，余弦相似度与点积的距离度量问题中的一个答案表明，Sometimes it is desirable to ignore the magnitude, hen
浏览 0提问于2018-11-19得票数 3
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如何计算模糊字符串匹配中的分数？
python、fuzzy
我想知道计算两个字符串之间模糊匹配分数的数学逻辑和公式。
假设我有两个字符串s1和s2，我想在python中使用模糊匹配。我知道像fuzzywuzzy这样的python库可以做到这一点。但我想知道模糊匹配方法和比率计算背后的精确数学和逻辑。
浏览 2提问于2020-10-17得票数 0
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Jaccard相似与余弦相似的应用与区别
similarity
Jaccard相似度和余弦相似度是比较项目相似性时常用的两种度量方法。然而，在哪种情况下哪一种比另一种更可取，我并不十分清楚。
有人能帮助澄清这两种测量方法的差异(概念或原理的差异，而不是定义或计算)及其更好的应用吗？
浏览 0提问于2015-02-12得票数 39
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使用相同源的余弦相似和完全不同的结果
python、machine-learning、cosine-similarity、word-embedding、machine-translation
我正在学习单词嵌入和余弦相似性。我的数据是由两组相同的词组成的，但用的是两种不同的语言。
我做了两次测试：
我用单词向量的平均值来度量余弦相似度(我认为它应该被称为软余弦相似度)。
我用单词向量测量了余弦的相似性。
我是否应该期望获得同样的结果？我注意到有时我有两个相反的结果。因为我是新来的，所以我想弄清楚我是否做错了什么，或者背后是否有解释。根据我所读到的，软余弦相似度应该比通常的余弦相似度更准确。
现在，是时候给你展示一些数据了。不幸的是，我不能发布我的一部分数据(文字本身)，但我会尽我最大的努力给你的信息，我可以给你。
在此之前的一些其他细节：
我使用FastText
浏览 3提问于2019-07-24得票数 0
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理解两个TF-IDF向量相似的原因
text、scikit-learn、nlp
我想要一些关于理解TF-IDF向量结果的方法的反馈，以及可能的替代方法。
现在，我有两个文本语料库。目标是找到每个语料库中的哪些文档最相似。
当我找到一个有趣的匹配项时，我想知道为什么，所以我实现了一个名为why_match()的简单函数，但我想帮助了解它是否是一种有效的方法。
它是这样工作的：
def why_match(doc_vector_a, doc_vector_b, sklearn_tfidfvectorizer):
distance = abs(doc_vector_a - doc_vector_b)
nearest_words = np.array((dista
浏览 2提问于2018-10-27得票数 0
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匹配2个文本文档的最佳方法
tf-idf、textmatching
我试着制作这样一个软件，使两个文本文档智能地类似于检查文本匹配的程度，而不像DIFF，我在Google上搜索了一个相当多的东西，我发现了两个东西，就是Graph&TF下手。
但我对这两种方法感到困惑，我不知道哪一种更好&还有其他技术来匹配文本文档吗？
浏览 2提问于2015-01-06得票数 0
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在语义相似性方面，是否有比较字符串的好的NLP？
machine-learning、python、nlp、similarity、software-recommendation
我想要创建一个聊天机器人，它告诉用户在街道上的交通情况，但暂时不是实时的。我用MySQL创建了一个小型数据库，其中存储了一些有关流量的数据，并根据用户与聊天机器人的交互情况，在适当的时候使用PHP脚本获取这些数据。
我想知道当用户询问同一个问题的变化时，如何处理这个问题，因此可以用相同的答案来回答。例如：
为什么大街上有车辆？
高街交通的原因是什么？
我为什么在高街遇到交通堵塞？
我在大街上堵车了。为什么会这样呢？
显然，我可以从删除停止词(例如did)、命名实体(例如，公路->大街)、定义同义词和应用文本相似性度量(例如Levenshtein距离等)开始。
然而，如果我这样做的话，我想
浏览 0提问于2018-04-19得票数 4
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相似度矩阵聚类
python、cluster-analysis、data-analysis
我尝试对文本数据进行聚类，数据清晰，标记化等。我如何在Kmeans或其他聚类模型中输入相似度矩阵？
from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec, WordEmbeddingSimilarityIndex
from gensim.similarities import SoftCosineSimilarity, SparseTermSimilarityMatrix
documents = list(data['clear_response'])
te
浏览 3提问于2020-09-01得票数 0
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用Python计算余弦相似度
text、machine-learning、scikit-learn、cosine-similarity
我编写了以下代码来计算一些预处理文档之间的余弦相似性(停止字删除、词干词干和术语频率-逆文档频率)。
print(X.shape)
similarity = []
for each in X:
similarity.append(cosine_similarity(X[i:1], X))
print(cosine_similarity(X[i:1], X))
i = i+1
但是，当我运行它时，我会收到以下消息：
(2235, 7791)
[[ 1. 0.01490594 0.11752643 ..., 0.00941571 0.03652551
浏览 1提问于2017-02-01得票数 0
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