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  • python文本相似度计算

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  • python文本相似度计算

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  • 文本相似度 | 余弦相似度思想

    SAS和Python的相关文章:导语:SAS正则表达式,统计师入门文本分析的捷径统计师的Python日记【第九天:正则表达式】 这个小系列,介绍的是计算文本之间的相似度。计算文本相似度有什么用?反垃圾文本的捞取“诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞,作为网站或者APP的运营者,不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里,挑几个典型广告文本,与它满足一定相似度就进行屏蔽。余弦相似度的思想余弦相似度,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度:?相似度,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西——我不会算!谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有?
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  • python文本相似度计算

    步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识两篇中文文本,如何计算相似度?相似度是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢?LSI模型TF-IDF模型足够胜任普通的文本分析任务,用TF-IDF模型计算文本相似度已经比较靠谱了,但是细究的话还存在不足之处。,相对于前两篇高血压主题的文本,iOS主题文本与query的相似度很低。可见TF-IDF模型是有效的,然而在语料较少的情况下,与同是高血压主题的文本相似度也不高。
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  • 文本相似度——自己实现文本相似度算法(余弦定理)

    最近由于工作项目,需要判断两个txt文本是否相似,于是开始在网上找资料研究,因为在程序中会把文本转换成String再做比较,所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好,受益匪浅。       于是我决定把它用到项目中,来判断两个文本的相似度。所以每两个章节之间都要比较,若一本书书有x章的话,这 里需对比x(x-1)2次;而此算法采用矩阵的方式,计算两个字符串之间的变化步骤,会遍历两个文本中的每一个字符两两比较,可以推断出时间复杂度至少 为想到Lucene中的评分机制,也是算一个相似度的问题,不过它采用的是计算向量间的夹角(余弦公式),在google黑板报中的:数学之美(余弦定理和新闻分类) 也有说明,可以通过余弦定理来判断相似度;于是决定自己动手试试,Z1n1和Z2n1是它们分别对应的个数,       最后我们的相似度可以这么计算:?       
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  • python专业方向 | 文本相似度计算

    步骤1、分词、去停用词2、词袋模型向量化文本3、TF-IDF模型向量化文本4、LSI模型向量化文本5、计算相似度理论知识两篇中文文本,如何计算相似度?相似度是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢?,相对于前两篇高血压主题的文本,iOS主题文本与query的相似度很低。可见TF-IDF模型是有效的,然而在语料较少的情况下,与同是高血压主题的文本相似度也不高。,而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低。
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  • 文本相似度算法小结

    假设有两个集合A,B;如果我们想要知道这两个集合的相似度究竟有多少,我们可以进行如下的计算:这个结果称为杰卡德相似系数,越大表明两个集合的相似度越高。- IDF = log(语料库的文档总数包含该词的文档数+1)余弦相似度现在我们有了两个文本,也分别使用TF-IDF提取出了他们的关键词,那么要如何判定它们是否相似呢?因此句子1对应的向量就是,句子2对应的向量就是于是,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。词袋模型和LSI模型参考文章:python文本相似度计算当然,将一个文本向量化的方式有很多,TF-IDF只是其中的一种。这样做的好处是,我们的向量从词的维度下降到文本的主题的维度,维度更少,计算更快。其他简要的提一下其他的相似度距离公式和算法,在某些场景下也会是不错的选择。1.
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  • 最准的中文文本相似度计算工具

    (文本向量化表示工具,包括词向量化、句子向量化)本文相关代码 获取关注微信公众号 datayx 然后回复 文本相似似度 即可获取。文本相似度计算基准方法,估计两句子间语义相似度最简单的方法就是求句子中所有单词词嵌入的平均值,然后计算两句子词嵌入之间的余弦相似性。词移距离(Word Mover’s Distance),词移距离使用两文本间的词嵌入,测量其中一文本中的单词在语义空间中移动到另一文本单词所需要的最短距离。query和docs的相似度比较rank_bm25方法,使用bm25的变种算法,对query和文档之间的相似度打分,得到docs的rank排序。Result文本相似度计算基准方法尽管文本相似度计算的基准方法很简洁,但用平均词嵌入之间求余弦相似度的表现非常好。实验有以下结论:?
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  • 【NLP实战】基于ALBERT的文本相似度计算

    ALBERT是一个比BERT要轻量,效果更好的模型,本篇实践介绍如何用ALBERT计算两个文本的相似度。,在本篇实战中,利用这个向量来计算文本之间的相似度。相似度的计算大致可以分为这么几个步骤:1. 构建模型,加载ALBERT预训练模型。2. 构建分词器,处理输入。3. 利用模型,计算输入文本的向量表征。4.利用文本向量,计算两个文本之间距离或者相似度。4) 计算文本相似度# 引入两个相似度计算包,欧氏距离和余弦距离from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distancesfrom sklearn.metrics.pairwise
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  • BERT中文实战:文本相似度计算与文本分类

    对于NLP的正常流程来说,我们需要做一些预处理,例如分词、W2V等,BERT包含所有的预训练过程,只需要提供文本数据即可,接下来我们会基于NLP常用的文本相似度计算问题来介绍如何使用BERT。BERT中文实战:文本相似度计算与文本分类代码下载:关注微信公众号 datanlp 然后回复 bert 即可获取下载链接。get_labels方法返回的是一个数组,因为相似度问题可以理解为分类问题,所以返回的标签只有0和1,注意,这里我返回的是参数是字符串,所以在重写获取数据的方法时InputExample中的label也要传字符串的数据当然,我们需要在data_dir下有测试数据,测试完成后会在output_dir路径下生成一个test_results.tsv文件,该文件包含了测试用例和相似度probabilities总结除了相似度计算,以上的代码完全能够用来做文本二分类,你也可以根据自己的需求来修改Processor,更多的细节大家可以参阅github源码。
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  • NLP 点滴 :文本相似度 (下)

    接《NLP 点滴 :文本相似度 (中)》神经网络语言模型word2vec的思想最早起源于2003年Yoshua Bengio等人的论文A Neural Probabilistic Language Model同时语义相似句子的概率是相似的。围绕本篇博文的主题,即文本相似度的度量,word2vec产生的词向量可以非常方便的让我们做这件事情,利用欧氏距离或者cos都可以。OK,长舒一口气~,好长的一篇整理,整个文章虽然涵盖了好多个模型、算法,但是围绕的一个主题便是如何度量两个文本之间的相似性,从字面和语义两个角度对自己平时用过接触过的模型算法进行整理归纳,如有任何纰漏还请留言指出(1)-PLSA及EM算法概率语言模型及其变形系列(2)-LDA及Gibbs Sampling 使用SimHash进行海量文本去重 海量数据相似度计算之simhash短文本查找word2vec 中的数学原理详解
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  • 中文文本相似度计算工具集

    作者 | fendouai编辑 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队----【磐创AI导读】:前两篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集和深度学习入门资源合集,本篇文章将对中文文本相似度计算工具做一次汇总分词工具jieba结巴中文分词https:github.comfxsjyjiebaHanLP自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类radimrehurek.comgensimmodelstfidfmodel.html TextRank技术原理:https:web.eecs.umich.edu~mihalceapapersmihalcea.emnlp04.pdfTextRank4ZH-从中文文本中自动提取关键词和摘要文本相似度计算综述A Survey of Text Similarity Approacheshttps:pdfs.semanticscholar.org5b5ca878c534aee3882a038ef9e82f46e102131b.pdf
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  • 用Python进行简单的文本相似度分析

    首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensimimport jiebafrom gensim import corpora,models,similarities以下doc0-doc7是几个最简单的文档,我们可以称之为目标文档,本文就是分析doc_test(测试文档)与以上8个文档的相似度。(sim), key=lambda item: -item)从分析结果来看,测试文档与doc7相似度最高,其次是doc0,与doc2的相似度为零。最后总结一下文本相似度分析的步骤:读取文档 对要计算的多篇文档进行分词 对文档进行整理成指定格式,方便后续进行计算 计算出词语的词频【可选】对词频低的词语进行过滤 建立语料库词典 加载要对比的文档 将要对比的文档通过doc2bow转化为词袋模型对词袋模型进行进一步处理,得到新语料库 将新语料库通过tfidfmodel进行处理,得到tfidf通过token2id得到特征数 12、稀疏矩阵相似度,从而建立索引 13、得到最终相似度结果
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  • 从0到1,了解NLP中的文本相似度

    本文将从预备知识的概念开始介绍,从距离名词,到文本分词,相似度算法,并将这些概念融合、统一的介绍NLP中文本相似度的知识,期望通过本文,大家可以与我一样,对这些知识有个基本的了解。分词方法为了实现对文本相似度的比较,我们需要分析文本的内容,也就必然会涉及到对文本进行分词处理。,接下来,我们就需要来关注计算文本相似度的算法了。本文接下来将重点介绍基于余弦复杂度的文本相似度比较算法,和适用于海量数据的simhash文本相似度算法,并给予一定的工程实现方案。,来计算文本的相似度。
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  • 文本分析 | 词频与余弦相似度

    这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。上一期,我们介绍了文本相似度的概念,通过计算两段文本的相似度,我们可以:对垃圾文本(比如小广告)进行批量屏蔽;对大量重复信息(比如新闻)进行删减;对感兴趣的相似文章进行推荐,等等。回顾点击这里:文本分析 | 余弦相似度思想本文会具体介绍如何计算文本的夹角余弦相似度,包括两部分: 向量的夹角余弦如何计算如何构造文本向量:词频与词频向量1. 向量的夹角余弦如何计算?----这是两个二维向量,如果是两个n维向量的夹角余弦相似度,只要记得,分子依然是向量内积,分母是两个向量模长乘积。知道了向量的夹角余弦相似度计算方法,现在只要想办法将文本变成向量就可以了。2.所以这两段文本的相似度为95%。
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  • 如何识别“答非所问”?使用gensim进行文本相似度计算

    在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性。那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大。使用gensim进行文本相似度计算原理1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。4、相似度的计算使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小,越相似。gensim关于结巴分词,这里推荐https:github.comWenDesizhcnSegment已经将主要功能封装好,包括添加自定义语料,添加停用词等,简单、易调用首先引入分词API库jieba、文本相似度库(, dtype=float32)根据相似度排序 从分析结果来看,测试文档与doc7相似度最高,其次是doc0,与doc2的相似度为零。
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  • 谷歌 AI:语义文本相似度研究进展

    语义文本相似度在 Learning Semantic Textual Similarity from Conversations (https:arxiv.orgabs1804.07754)这篇论文中,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。通过加入另一个预测任务(在这一任务中,采用 SNLI entailment 数据集)与利用共享的编码层增强两者,我们在相似度衡量任务上得到了十分不错的表现,比如 STSBenchmark(一个句子相似度衡量的基准)与 CQA task B(一个问题与问题间相似度衡量的任务)。模型的目标是提供一个单独的编码器,它可以尽可能广泛地支持各种应用,包括改写检测、关联性、聚类以及自定义文本分类。?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。
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  • 海量文本相似度问题?

    最近在做文本查重1.尝试过simhash,速度快,准确度不行2.用gensim 或者 TfidfTransformer求相似的话,对海量数据不太适应求大神们推荐下 应该怎么做
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  • 文本分析 | 常用距离相似度 一览

    这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的;第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。其中具体如何计算,在这里复习:文本分析 | 余弦相似度思想文本分析 | 词频与余弦相似度文本分析 | TF-IDF----度量两个文本的相似度,或者距离,可以有很多方法,余弦夹角只是一种。需要注意的是,本文中列的方法,有的是距离,也就是指越小越相似,有的是相似度,值越大越相似。7、余弦夹角相似度(Cosine Similarity)(1)定义余弦夹角相似度之前专门说过(文本分析 | 词频与余弦相似度),在文本分析中,它是一个比较常用的衡量方法。
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  • 干货 | 谷歌 AI:语义文本相似度研究进展

    语义文本相似度在 Learning Semantic Textual Similarity from Conversations (https:arxiv.orgabs1804.07754)这篇论文中,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。通过加入另一个预测任务(在这一任务中,采用 SNLI entailment 数据集)与利用共享的编码层增强两者,我们在相似度衡量任务上得到了十分不错的表现,比如 STSBenchmark(一个句子相似度衡量的基准)与 CQA task B(一个问题与问题间相似度衡量的任务)。模型的目标是提供一个单独的编码器,它可以尽可能广泛地支持各种应用,包括改写检测、关联性、聚类以及自定义文本分类。?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。
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