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海量数据相似计算之simhash短文本查找

在前一篇文章 《海量数据相似计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力。...看起来相似计算不是很慢,还在秒级别。...4、短文本和长文本都要去重,经过测试长文本使用simhash效果很好,短文本使用simhash 准备不高。...到目前第一点降到3.6毫秒、支持5000w数据相似比较做完了。还有第二点同一时刻发出的文本如果重复也只能保留一条和短文本相识比较怎么解决。其实上面的问题解决了,这两个就不是什么问题了。...之前的评估一直都是按照线性计算来估计的,就算有多线程提交相似计算比较,我们提供相似计算服务器也需要线性计算

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计算相似

在无监督学习中,K-Means算法是一种聚类算法,它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中,也会用到相似计算(当然还有其他方面的度量)。...在研究数据的相似时,根据经验,建议分别计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数。...余弦相似计算两个向量或者随机变量之间夹角的余弦,公式如下: 下图显示了余弦函数的特点,从中可知,余弦函数的取值在 -1 到 +1 之间。...余弦相似和雅卡尔相似都是度量文本相似的常用方法,但雅卡尔相似计算上成本较高,因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明,雅卡尔相似在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。...设两个向量 和 ,可以进行如下计算: 与前述的余弦相似和雅卡尔相似相比,欧几里得距离很少用于NLP中,它更适用于计算连续型变量间的距离。

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句子相似计算

思路一:先求句向量,然后求余弦相似 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替,句子,当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。...而且矩阵会非常稀疏,就是很多取值都是0,计算开销大且效率低 tfidf提取句向量 对刚才的问题进行特征降维,可依旧解决不了文本语义问题 深度学习方法包含语义信息,参考前面的文章: bert生成句向量...def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似 :param vector_a: 向量 a :param vector_b...WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小,而词移距离(WMD)正是基于word2vec的这一特性开发出来的。...如图,我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5(可以简单地用词频或者TFIDF进行计算),那么由于’Obama’和’president’的相似很高,那么我们可以给由’Obama’移动到’

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图的计算相似计算

可以通过以下公式计算某个节点的出和入:出 = 从节点出发的边的数量入 = 指向节点的边的数量图的相似计算一种用于计算节点相似的算法是节点结构相似算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似。首先,将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来,构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j,分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...如果两个节点的邻居节点集合都为空,则相似为0。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小,记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小,记为B。...计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小,记为C。计算相似:similarity = (A + C) / B。输出相似结果。...相似 = (A + C) / B = (2 + 2) / 4 = 1。因此,节点i和节点j的相似为1。使用Markdown格式输出结果:节点i与节点j的相似为1。

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文本相似计算

本文介绍文本相似计算的各种方法,可以广泛应用在基于问答对匹配的问答系统中。...pysparnn pysparnn 使用的是一种 cluster pruning(簇修剪) 的技术,开始的时候对数据进行聚类,后续再有限个类别中进行数据的搜索,根据计算的余弦相似返回结果。...数据预处理过程如下: 随机选择 \sqrt{N} 个样本作为leader 选择非leader的数据(follower),使用余弦相似计算找到最近的leader 当获取到一个问题q的时候,查询过程: 计算每个...leader和q的相似,找到最相似的leader 然后计算问题q和leader所在簇的相似,找到最相似的k个,作为最终的返回结果 代码如下: import pysparnn.cluster_index...比如我们需要计算相似的时候,可以使用余弦相似,或者使用 exp^{-||h^{left}-h^{right}||} 来确定向量的距离。

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文本相似计算_文本相似分析算法

Simhash 计算文档相似的算法, 比如用在搜索引擎的爬虫系统中,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档,比如新闻,很多不同新闻网的新闻内容十分相近,标题略有相似。如此问题,便可以应用Simhash 文档相似算法,查看两篇文档相似程度,删去相似高的web文档。 二....但是,使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似,将其扩展到海量数据的近重复检测中去,时间复杂和空间复杂都太大。...Java 代码实现: package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似,该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似

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python文本相似计算

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 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似?...相似是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似就很简单了,欧式距离、余弦相似等等各种方法,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?...TF IDF LSI模型 TF-IDF模型足够胜任普通的文本分析任务,用TF-IDF模型计算文本相似已经比较靠谱了,但是细究的话还存在不足之处。..., 2), (344, 1), (402, 1), (404, 3)] index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf_vectors) 用TF-IDF模型计算相似...,而与iOS主题的第三篇训练文本相似很低。

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python文本相似计算

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 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似?...相似是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似就很简单了,欧式距离、余弦相似等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。...IDF LSI模型 TF-IDF模型足够胜任普通的文本分析任务,用TF-IDF模型计算文本相似已经比较靠谱了,但是细究的话还存在不足之处。..., 2), (344, 1), (402, 1), (404, 3)] index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf_vectors) 用TF-IDF模型计算相似...,而与iOS主题的第三篇训练文本相似很低

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python文本相似计算

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 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似?...相似是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似就很简单了,欧式距离、余弦相似等等各种方法,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模型计算文本相似已经比较靠谱了,但是细究的话还存在不足之处。...290, 2), (344, 1), (402, 1), (404, 3)] index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf_vectors) 用TF-IDF模型计算相似...,相对于前两篇高血压主题的文本,iOS主题文本与query的相似很低。

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均值哈希算法计算图片相似

(3)计算平均值:计算所有64个像素的灰度平均值(4)比较像素的灰度:将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。...(5)计算哈希值:将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。...最后得到两张图片的指纹信息后,计算两组64位数据的汉明距离,即对比数据不同的位数,不同位数越少,表明图片的相似越大。...分析: 均值哈希算法计算速度快,不受图片尺寸大小的影响,但是缺点就是对均值敏感,例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值,从而影响最终的hash值。

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句子相似计算 | NLP基础

把自然语言文本转换为向量 ---- ---- 句子相似计算 自然语言处理的子任务 自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。...词级别的相似计算相对容易,从几十年前人们建立的WordNet字典到近几年十分火热的Word2Vec都是用来解决词与词之间相似的问题。...这里就先介绍几种利用词向量信息,计算句子level相似方法: 直接使用词向量平均值表示短语 前面我们说过利用词向量对词和词之间的相似进行计算已经比较完善,准确率也很高。...使用孪生网络计算句子相似 除了上面介绍的之外,孪生网络也是相似对比不可不提的一个概念,它很简单,但是很有效果。...孪生网络结构如下图所示,使用两个权值共享的网络(两个网络相同)对一对输入进行编码,然后通过计算两个输入编码结果的相似来判断输入的相似。这种网络被广泛应用于各种相似计算任务重中。

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JavaOpenCV相似计算基础教程

JavaOpenCV相似计算基础教程JavaOpenCV是一个基于开放源代码的计算机视觉库,它可以实现许多计算机视觉任务,如图像处理、物体识别和图像相似计算等。...教程旨在向您介绍JavaOpenCV中的相似计算基础,帮助您理解如何使用该库计算图像之间的相似。JavaOpenCV相似计算基础教程1....图像相似计算机视觉中,图像相似是指比较两个图像的相似程度。...直方图相似(HSV)直方图相似是另一种常用的图像相似计算算法。它通过比较两个图像的色彩分布来计算它们之间的相似。...总结JavaOpenCV提供了丰富的图像处理功能,包括图像相似计算教程介绍了三种常用的图像相似计算算法,包括均方误差、结构相似性指数和直方图相似

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多种相似计算的python实现

前言         在机器学习中有很多地方要计算相似,比如聚类分析和协同过滤。计算相似的有许多方法,其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关等等。...我们这里把一些常用的相似计算方法,用python进行实现以下。大家都是初学者,我认为把公式先写下来,然后再写代码去实现比较好。...欧几里德距离(欧式距离) 几个数据集之间的相似一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离,其公式为: ?...1,3,4,3,2,3,4,3] print pearson(p,q) 得出结果是:0.00595238095238 曼哈顿距离 曼哈顿距离是另一种相似计算方法,不是经常需要,但是我们仍然学会如何用python...(p,q) 得出结果为4 小结         这里只讲述了三种相似计算方法,事实上还有很多种,由于我也是刚学,其他的方法还不是很了解,以后碰到了再补上。

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计算向量间相似的常用方法

计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似,如做聚类分析时需要计算两个向量的距离,用分子指纹来判断两个化合物的相似程度,用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。...计算向量间相似的方法有很多种,本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库 https://github.com/Feteya/Similarity 1....基于距离的相似计算方法 计算相似时,一类常用的方法是计算两个向量之间的距离,两个向量间距离越近,则两个向量越相似。...集合观点下的相似 4.1 杰卡德相似系数 (Jaccard similarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A、B的并集中所占的比例,称为两个集合的杰卡德相似系数...杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似一种指标。 (2) 杰卡德距离 与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离(Jaccard distance)。杰卡德距离可用如下公式表示: ?

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文本相似 | 余弦相似思想

文本分析最基本的可以看正则表达式,我曾经写过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...计算文本相似有什么用?...冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量的重复,相似可以帮我们删除这些重复内容,比如,大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序,你们可以感受一下 ?...余弦相似的思想 余弦相似,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,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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