笔者最近在学习 Transformer 模型的设计，书中对如何通过余弦相似度，判断两个单词的嵌入是否相似，只是简单提了一下，没有深入介绍。...余弦相似度 (Cosine Similarity) 是一种非常常用的相似度计算方法，尤其在自然语言处理 (NLP) 中被广泛应用，用于衡量两个向量之间的相似性。...其核心思想是通过计算两个向量在多维空间中的夹角来反映它们之间的关系。当两个向量的夹角较小时，余弦相似度值会趋近于 1，说明它们方向相似，代表的含义也非常接近。...在 NLP 中，单词的嵌入（即词向量）可以通过一些预训练模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）得到，这些嵌入将单词转换为具有多个维度的数字向量，使计算机能够“理解”单词之间的关系。...实际例子：衡量单词相似性为了具体说明余弦相似度的用法，假设我们使用 Word2Vec 模型对一些单词进行嵌入。
本文要点在于算法的设计：如果两个单词中不相同的字母足够少，并且随机选择几个字母在两个单词中具有相同的前后顺序，则认为两个单词是等价的。 目前存在的问题：可能会有误判。...one中位置positions上的字母是否 与单词another中的相同字母具有同样的前后顺序''' #获取单词one中指定位置上的字母 lettersInOne = [one[p]...for p in positions] print(lettersInOne) #这些字母在单词another中的位置 positionsInAnother = [another[p:].index...，测试两个单词有多少字母不相同 r = abs(c1-c2) / len(one+another) #测试单词one随机位置上的字母是否在another中具有相同的前后顺序 minLength...minLength//2, minLength-1)) positions.sort() flag = testPositions(one, another, positions) #两个单词具有较高相似度
在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策、判断一篇文章是否是你喜欢的文章、比较两篇文章的相似性等实例中，都涉及到了向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）和余弦相似度计算相关知识...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”。...（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。
平时的编码中，我们经常需要判断两个文本的相似性，不管是用来做文本纠错或者去重等等，那么我们应该以什么维度来判断相似性呢？这些算法又怎么实现呢？这篇文章对常见的计算方式做一个记录。...与 Jaccard 类似，Dice 系数也是一种计算简单集合之间相似度的一种计算方式。...首先是余弦相似性的定义： 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为 1；两个向量夹角为 90°时，余弦相似度的值为 0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。...余弦相似度通常用于正空间，因此给出的值为 0 到 1 之间。 计算公式如下： ? 余弦我们都比较熟悉，那么是怎么用它来计算两个字符串之间的相似度呢？
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...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。...比如，预处理后的文本结果和word2vec的训练参数，这些中间结果可以保持下来，当遇到问题时，就可以从文件中读取结果，而不需要每次都从头开始。
平时的编码中，我们经常需要判断两个文本的相似性，不管是用来做文本纠错或者去重等等，那么我们应该以什么维度来判断相似性呢？这些算法又怎么实现呢？这篇文章对常见的计算方式做一个记录。...与 Jaccard 类似，Dice 系数也是一种计算简单集合之间相似度的一种计算方式。...首先是余弦相似性的定义： 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为 1；两个向量夹角为 90°时，余弦相似度的值为 0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。...余弦相似度通常用于正空间，因此给出的值为 0 到 1 之间。 计算公式如下： 余弦我们都比较熟悉，那么是怎么用它来计算两个字符串之间的相似度呢？
余弦相似度（Cosine Similarity） 起源 余弦相似度起源于向量空间模型，用于衡量两个向量之间的夹角大小，从而判断它们的相似程度。...原理 余弦相似度通过计算两个向量夹角的余弦值来衡量它们之间的相似性。夹角越小，余弦值越接近1，相似度越高；反之，夹角越大，余弦值越接近-1，相似度越低。...异同点 与欧氏距离不同，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。欧氏距离是计算两点之间的直线距离，而余弦相似度则是计算两点在向量空间中的夹角。...缺点：不考虑向量中各元素的重要性，对重复出现的单词敏感，且无法捕捉变量之间的非线性关系。 经典应用场景 文本分类、推荐系统、信息检索等。...与余弦相似度的异同：余弦相似度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度。
Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度 摘要 在编程中，经常需要比较两个列表的相似度，尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时。...本文将介绍如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们将深入探讨这些方法，并提供代码示例，帮助您更好地理解并应用这些技巧。...一种常见的方法是计算它们的欧几里得距离或者曼哈顿距离。我们还可以考虑使用余弦相似度来比较它们之间的相似程度。接下来，我们将逐一介绍这些方法，并提供相应的Python代码示例。...小结 本文介绍了如何计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们涵盖了各种相似度计算方法，并提供了相应的Python代码示例。...表格总结 类型 相似度算法 数字类型 欧几里得距离、曼哈顿距离 字符串类型 Levenshtein距离、Jaccard相似度 总结与未来展望 通过本文的学习，读者可以掌握如何计算两个不同类型列表的相似度
在目前的数据挖掘领域， 推荐包括相似推荐以及协同过滤推荐。...相似推荐（Similar Recommended） 当用户表现出对某人或者某物感兴趣时，为它推荐与之相类似的人，或者物， 它的核心定理是：人以群分，物以类聚。...★相似推荐是基于物品的内容，协同过滤推荐是基于用户群过去的行为， 这是两者最大的区别。 相关文章推荐主要的原理是余弦相似度（Cosine Similarity） ?...利用余弦相似度进行相似文章推荐的代码实现： library(tm) library(tmcn) library(Rwordseg) docs <- Corpus( DirSource( c...control = list( wordLengths= c(1, 4), stopwords = stopwordsCN() ) ) TF <- as.matrix(tdm) #使用矩阵的方式计算
参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...1000* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异...计算差多少小时 longhour = diff % nd / nh; // 计算差多少分钟 longmin = diff % nd % nh / nm; // 计算差多少秒
该库是具有 tf * idf 权重的 Ruby 向量空间模型（VSM），它能够用 tf * idf 计算文本之间的相似度。...排名函数创建文档项矩阵： https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 model = TfIdfSimilarity::BM25Model.new(corpus) 创建一个相似矩阵...： matrix = model.similarity_matrix 查找矩阵中两个文档的相似度： matrix[model.document_index(document1), model.document_index...(document2)] 打印文档中术语的 tf * idf 值： tfidf_by_term = {} document1.terms.each do |term| tfidf_by_term[term...- ['and', 'the', 'to'] document1 = TfIdfSimilarity::Document.new(text, :tokens => tokens) 自己提供每个术语出现的次数和文档中的
主要方法有：编辑距离、余弦相似度、模糊相似度百分比 1 编辑距离 编辑距离（Levenshtein距离）详解（附python实现） 使用Python计算文本相似性之编辑距离 def levenshtein...(first, second): ''' 编辑距离算法（LevD） Args: 两个字符串 returns: 两个字符串的编辑距离 int...str1="hello,good moring" str2="hi,good moring" edit_distance=levenshtein(str1,str2) edit_distance 4 2 余弦相似度...余弦计算相似度度量 python用余弦相似度计算英文文本相似度 https://blog.csdn.net/u013749540/article/details/51813922图片很美...words2_dict[word]) else: vect2.append(0) print(vect1) print(vect2) # 计算余弦相似度
问题 ---- 在我们的舆情系统里，有一个需求是这样的： 从近期的标注的文章（数量比较稳定，约5万，数据存在MySQL中）里找到跟目标文章集合（数量不稳定，约1万，数据存在MySQL）里最相似的一篇文章...，也就是每个目标集合的文章都要找到一个最相似的文章。...每一篇文章在入库前已经计算好simhash码。 现状 ---- 最笨的方法当前是当然是两层循环直接计算，但是这时间上显然是不可能的，1万乘以5万，那就是5亿次计算！...方案2：使用向量数据库（如Milvus） 这等于引入了一个新的存储，增加了系统的复杂度，保证各个存储之间的数据同步就是大问题。...模拟目标集合进行测试： # 模拟一个批次，10000条数据 aid = random.randint(2, size=(10000, 64)) print(aid.shape) # 查询相似 index.nprobe
计算两个日期之间的天数很实用,我一般用sq SELECT DATEDIFF("2089-10-01","2008-08-08") AS "北京奥运会开幕式天数" 如果用Go计算两个日期之间的天数，可以使用...计算时间差：使用两个 time.Time 对象，可以通过调用它们之间的 Sub 方法来计算它们的时间差。这将返回一个 time.Duration 类型的值。...相应的 Go 代码示例： package main import ( "fmt" "time" ) // 计算两个日期之间的天数差 func daysBetweenDates(date1, date2...函数接受两个日期字符串，将它们解析为 time.Time 对象，然后计算它们之间的差异，并将这个差异转换为天数。...()-u.nsec()) 计算出来两个日期之间的差值 // sec returns the time's seconds since Jan 1 year 1. func (t *Time) sec()
PHP如何计算两篇文章的相似度 要计算两篇文章的相似度，可以使用自然语言处理技术，对两篇文章的内容进行分析，并计算它们之间的相似度。...具体实现方式如下： 收集和存储两篇文章的数据：需要收集和存储两篇文章的内容数据。可以使用PHP的文件上传功能，让用户上传两篇文章的内容，并将其存储在数据库中。...对文章内容进行分析：对两篇文章的内容进行分析，提取出它们之间的相似性。可以使用自然语言处理技术，对两篇文章的句子或段落进行分词、词性标注、实体识别等处理，从中提取出它们之间的相似性。...计算相似度：将两篇文章的相似度计算出来，并将结果展示出来。可以使用余弦相似度、Jaccard相似度等相似度计算方法，将两篇文章的相似度计算出来，并将结果展示出来，方便用户了解它们之间的相似性。...总之，实现PHP计算两篇文章的相似度需要使用自然语言处理技术，对两篇文章的内容进行分析，并计算它们之间的相似度。同时，还需要提供更多相似的文章或信息，帮助用户更好地了解与其相关的主题。
在Java中，可以通过多种方式计算两个日期之间的天数。以下将从使用Java 8的日期和时间API、使用Calendar类和使用Date类这三个角度进行详细介绍。...首先，需要创建两个LocalDate对象表示两个日期。然后，可以使用ChronoUnit.DAYS.between()方法计算这两个日期之间的天数。...，我们可以使用Calendar类来计算两个日期之间的天数。...，也可以使用Date类计算两个日期之间的天数。...首先，创建两个Date对象，并获取它们的时间戳（毫秒数），然后计算两个时间戳之间的差值，最后将差值转换为天数。
有请 NLP 一线开发者罗周杨，为大家解读一下斯坦福经典 NLP 课程中，矢量语义向量相似度计算。...我们取出每一行，就可以得到一个单词的向量表示，例如： ? 同样的，这样的表示也是稀疏的。 Cos 计算相似度 现在我们已经有文档或者单词的向量表示了，那么该如何计算它们之间的相似度呢？...一个很常见的方法就是余弦相似度(Cosine similarity)。 学过高中数学就知道，两个向量的点积(dot-product)或者内积(inner product)可以由以下公式计算： ?...而向量的模(vector length)为： ? 又: ? 即： ? 所以，我们可以计算 ? 和 ? 的余弦值： ? 所以，两个向量的余弦值越大，它们越相似。接下来就要介绍TF-IDF了。...也就是，我们可以把两个词语的嵌入表示的相似度，用来表示概率 P。相似度就用我们上文说到的余弦相似度： ?
golang如何计算两个日期之间的日期差？ 日期格式：“2017-09-01” ，“2018-03-11” 这就需要使用 time 包了。...time 包有个函数 Parse 可以将时间字符串解析成 Time 对象，而 Time 对象有个 Sub 方法可以计算与某个时间的差，返回值是 Duration 对象，而 Duration 有一个 Hours..._ := time.Parse("2006-01-02", "2018-03-11") d := a.Sub(b) fmt.Println(d.Hours() / 24) } 解析两个日期...，然后把两个日期的时间都设为0点0分0秒，然后两个日期相减，得出的duration差额除以86400 * time.Second
、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、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单，只要引入hanlp.jar包，便可处理（新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装），下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
除了查找相似词之外，Word2Vec还可以用于计算词语之间的相似度。我们可以使用similarity方法来计算两个词之间的余弦相似度。...示例代码如下：# 计算两个词之间的相似度similarity = model.wv.similarity('whale', 'ship')print(similarity)上述代码将计算词'whale'...和词'ship'之间的余弦相似度，并将结果打印出来。...我们可以通过预处理文本数据，训练Word2Vec模型，并使用模型进行相似词查询、词语相似度计算和线性运算等操作。...Word2Vec算法的应用广泛，可以用于词义相似度计算、文本分类、信息检索等任务中，为我们提供了丰富的语义分析能力。希望本文对你理解和应用Word2Vec有所帮助。
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