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文本相似度分析

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对话机器人

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云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力,对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图,记忆上下文和联想分析,面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具,通过对线上用户日志的挖掘,以及腾讯海量线上数据挖掘,提炼出各种问法,最终提高用户服务体验的满意度,减轻人工服务压力。
  • 用Python进行简单的文本相似度分析

    学习目标:利用gensim包分析文档相似度使用jieba进行中文分词了解TF-IDF模型环境:Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)工具:jupyter notebook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
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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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  • 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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  • 文本相似度 | 余弦相似度思想

    我一直觉得,在数据分析领域,只有文本分析是最“接地气儿”的,“接地气儿”不是指最简单,而是我们普通大众的使用它最多。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:?
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  • 句子相似度

    句子相似度接口能够基于深度学习技术来计算一个源句子和多个目标句子的相似度,相似度分值越大的两个句子在语义上越相似。目前仅支持短文本(不超过500字符)的相似度计算,长文本的相似度计算也即将推出。鉴于句子相似度是一个应用非常广泛的功能,腾讯云自然语言处理团队在Bert等领先的深度神经网络模型的基础上,专门针对文本相似任务进行了优化,并持续迭代更新。基于句子相似度,可以轻松实现诸如文本去重、相似推荐等功能。接口将以句子数量为单位消耗资源包,而不是调用接口次数为单位。默认接口请求频率限制:20次秒。SrcText是String需要与目标句子计算相似度的源句子(仅支持UTF-8格式,不超过500字符) TargetText.N是Array of String目标句子(以句子数量为单位消耗资源包) 3示例示例1 句子相似度示例输入示例https:nlp.tencentcloudapi.com?
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  • 智能问答:LSTM 句子相似度分析

    使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确。如下面两个句子:“北京的首都是中国”与“中国的首都是北京”的相似度为1。“学习容易”和“学习困难”的相似度很容易也非常高。为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量。AI项目体验地址 https:loveai.tech 数据准备训练和测试数据包括两个待比较句子以及其相似度(0-1):测试数据格式相似。
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  • 自然语言处理

    常见问题,产品概述,产品优势,应用场景,词汇表,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,相似词,词法分析,文本分类,情感分析,关键词提取,自动摘要,词相似度,词向量,句向量,文本纠错,句法依存分析,数据结构,错误码,购买指南,控制台使用指南,文本分类映射表,词性表,闲聊,三元组查询,实体关系查询,实体信息查询,句子相似度,视频专区,修改自定义词库,检索词条,创建自定义词库,联系我们,常见问题,产品简介,产品概述,产品优势,应用场景,API 文档,词汇表,简介,API 概览,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,词法分析相关接口,相似词,词法分析,篇章分析相关接口,文本分类,情感分析,关键词提取,自动摘要,向量技术相关接口,词相似度,词向量,句向量,句法分析相关接口,文本纠错,句法依存分析,数据结构,错误码,购买指南,控制台使用指南,附录,文本分类映射表,词性表,闲聊,知识图谱相关接口,三元组查询,实体关系查询,实体信息查询,对话机器人相关接口,句子相似度,视频专区,修改自定义词库,检索词条,查询指定词库的词条信息,查询词库列表,
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  • 词相似度

    词相似度接口能够基于词向量技术来计算两个输入词语的余弦相似度,相似度数值越大的两个词语在语义上越相似。默认接口请求频率限制:20次秒。SrcWord是String计算相似度的源词(仅支持UTF-8格式,不超过20字) TargetWord是String计算相似度的目标词(仅支持UTF-8格式,不超过20字) 3.输出参数 参数名称类型描述 SimilarityFloat两个词语的相似度 RequestIdString唯一请求 ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。 4.示例示例1 词相似度示例输入示例https:nlp.tencentcloudapi.com?FailedOperation.WordNotFound查找不到词语 InvalidParameterValue.EmptyValueError参数空值错误 InvalidParameterValue.TextEncodeError文本编码错误
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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?IDFLSI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。,而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低
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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?TFIDFLSI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。,而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低。
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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。LSI模型TF-IDF模型基本已经能够胜任绝大多数的文本分析任务了,但是存在一个问题:实际的文本,用TF-IDF表示的维度太高,不易于计算,因此引入了LSI的概念,从语义和文本的潜在主题来分析。
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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。但后来实际操作发现有一些问题:直接说就是查询一本书中的相似章节花了我7、8分钟;这是我不能接受……       于是停下来仔细分析发现,这种算法在此项目中不是特别适用,由于要判断一本书中是否有相同章节,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?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。,而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低。
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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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  • NLP 点滴 :文本相似度 (中)

    接《NLP 点滴 :文本相似度 (上)》背景知识在自然语言处理领域中,有两大理论方向,一种是基于统计的经验主义方法,另一种是基于规则的理性主义方法。另外我们这里说的词向量是在词粒度进行分析,当然我们也可以在字粒度的字向量、句子粒度的句向量以及文档粒度的文档向量进行表示分析。主题模型在长文本的篇章处理中,主题模型是一种经典的模型,经常会用在自然语言处理、推荐算法等应用场景中。本节从LDA的演变过程对LDA进行阐述,然后就LDA在长文本相似性的判断聚类上做简要说明。来表示一篇文档,那么我们自然可以利用这个向量对文档进行语义层面的词语和文档的相似性分析从而达到聚类、推荐的效果。K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似。
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  • 【图片相似度分析工具】

    本工具能自动检测分析所提供的WORD及EXCEL文档中的所有图片相似度,能有效的提高报告自检效率。 ----数据需求 ----把要检测的文档放到”文档”目录下: ??运行说明 ----双击“图片相似度分析工具”开始运行分析,运行界面如下: ?运行完成后,文档中所提取出来的所有图片保存在“图片提取”目录下,分析出来的结果保存在”图片相似度+当前日期”EXCEL文档中:?输出结果筛选图片相似度高于85%的:文档名图片名1图片名2图片相似度4G伪基站image10.pngimage2.png93.64%4G伪基站image10.pngimage7.png89.47%4G伪基站
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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。在之前Wetest舆情项目,做句法分析时,需要找寻某一个词的同类词语,我们用用户的游戏评论训练word2vec,效果还是不错的如下图:?对于游戏的人工想到的维度词进行同类扩展,得到扩展维度词。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archive.codeplex.compullwordPullword-永久免费的可自定义的中文在线分词APIhttp:pullword.comBosonNLP玻森中文语义开放平台提供使用简单、功能强大、性能可靠的中文自然语言分析云服务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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