本文就来简单介绍一下属于后者的两个相似度指标，分别简称为WMD、WRD Earth Mover's Distance 假设现在有两个概率分布p({x}),q({x})，那么Wasserstein距离的定义为...实际使用的时候，通常会去掉停用词再计算WMD ?...并排序的话，那计算成本是相当大的，所以我们要尽量减少算WMD的次数，比如通过一些更简单高效的指标来过滤掉一些样本，然后再对剩下的样本算WMD 幸运的是，我们确实可以推导出WMD的一个下界公式，原论文称之为...大于两个句子的平均向量的欧式距离，所以欧式距离大的两个句子，WMD一定大，因此我们要检索WMD比较小的句子时，可以先用欧式距离过滤掉距离比较大的句子，剩下的再采用WMD进行比较 Word Rotator's...Distance WMD其实已经听不错了，但非要鸡蛋里挑骨头的话，还是能挑出一些缺点来： 它使用的是欧式距离作为语义差距度量，但从Word2Vec的经验我们知道，用cos往往比欧式距离要好 WMD理论上是一个无上界的量
WMD的优化 现在计算两个文档之间的 WMD 距离，如果用 k-NN来计算距离就非常耗时。...如果当前待检查文档跟中心query文档的 WMD 下界已经大到可以确定它不在query 文档的 k-NN 列表里，那就直接扔掉而不用再花时间求当前文档的 WMD 距离了。...注意上述公式只需要用绝对值不等式与WMD约束定义计算即可。推导出的公式只需要进行矩阵运算，极大地减少了计算消耗。...RWMD（Relaxed word moving distance ） 先去掉一个约束，计算相应的WMD，最终取最大值。
WMD也有明显缺点，它的算法复杂度非常高，计算速度很慢。WMD不是银弹，即使WMD之后也可能会得到一些不太好的结果。 ? 我们的知识库会先经过ES过滤一层。...原始的知识库大概是几十万级别，如果直接用WMD计算的话速度会非常慢。ES在一定程度上保证了它的字面差得不会那么离谱，当字面比较相近的时候它还是能匹配出一些东西。 ? ES具体操作 ?...WMD的计算强度比较大，如果我们在输入词中能把一些不重要的词去掉，就可以降低WMD的计算强度。 在我们的一些知识库中，它的表达方式不一样。但重要的词换一个表达方式，能够提高准确率。...解决方案 当前我们的解决方案用Python NLTK进行分析过滤，输出每个词的词性，ES存储结果。...推荐方案的优点 性能：Java实现的东西一般来说要比纯Python的快，特别是在比较消耗CPU资源的时候。 简单：逻辑不需要在ES和Python两边同时维护。
/wor d2Vec_models/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True) 下面开始计算两个问题的WMD距离。...标准化word2vec向量 在使用wmd方法时，首先去标准化word2vec向量，这是有好处的，这样他们就有一样的长度了。...WMD方法认为这一组数据不如第一组那么相似，看起来很有效果不是吗。...FuzzyWuzzy 在前面的一篇文章中，我们已经了解过Python中模糊字符匹配的方法https://towardsdatascience.com/natural-language-processing-for-fuzzy-string-matching-with-python...特征工程 首先，我们先实现几个函数——计算WMD，标准化WMD，word2vec表达 def wmd(q1, q2): q1 = str(q1).lower().split() q2 =
color:#b5bd68;}/* Tomorrow Aqua */.css .hljs-hexcolor{color:#8abeb7;}/* Tomorrow Blue */.hljs-function,.python....hljs-decorator,.python .hljs-title,.ruby .hljs-function .hljs-title,.ruby .hljs-title .hljs-keyword...'; }); 3 WMD (wmd-editor)是一个简单轻量级的HTML编辑器，使用的是 Markdown 文本格式数据，适合用来做博客评论...http://www.oschina.net/p/wmd/
在以下各节中，我们将讨论WMD的原理，WMD的约束和近似，预取和修剪，WMD的性能。 WMD原理 如前所述，WMD尝试测量两个文档的语义距离，并且语义测量是通过word2vec嵌入实现的。...也就是说，WMD可能不适用于大型文档或具有大量唯一单词的文档。在本文中，作者提出了两种加快WMD计算的方法。两种加速方法均导致实际WMD值近似。...否则，将计算确切的WMD距离并更新到k个最近的邻居。...WMD性能表现 作者在kNN上下文中对八个文档数据集评估了WMD性能，并将其与BOW，TFIDF，BM25 LSI，LDA，mSDA和CCG进行了比较。...他们的实验表明，WMD在8个数据集中的6个数据集中表现最佳。对于其余两个数据集，即使WMD的性能不佳，错误率也非常接近最佳性能者。
下载地址：http://sourceforge.net/p/retext/home/ReText/ 3.WMD ?...WMD (wmd-editor)是一个简单轻量级的HTML编辑器，使用的是 Markdown 文本格式数据，适合用来做博客评论、发帖和一些基本的内容发布系统，支持流行的各种浏览器。...下载地址：http://code.google.com/p/wmd/ 4.Mou ?
在判别法中根据不同的功能需求，会经常用到dist()、mahalanobis()和wmd()这三个函数。...3 wmd()函数 上述介绍的两个函数均返回距离值，而不能直接判别，下面介绍一个可直接用于判别的函数: wmd()， 该函数存在于WMDR包中，可用于实现加权马氏距离的判别，它利用函数mahalanobis...()计算出马氏距离，然后进行判别分析，最终返回包含结果和准确度的表单，其基本书写格式为: wmd(TrnX,TrnG,Tweight = NUL, TstX = NULL, var.equal = F)...需要注意的是，函数wmd()中训练集的样本量与测试集的样本量相等，否则R语言会报错。...("WMDR")# 对高版本的R已经不适用 library(WMDR) dta<-iris[,1:4] species<-gl(3,50) wmd(dta,species) wmd(dta,species
jQuery); 步骤三： 接着看 joe.edit.js的内容 /* 增加自定义功能 */ const items = [ { title: '回复可见', id: 'wmd-hide-button...text: '\n[@hide]这里的内容回复后才能看见[/hide]\n' } ]; items.forEach(_ => { let item = $(``); item.on('click', function () { $('#text').insertContent(_.text); }); $('#wmd-button-row
目前在程序包WMDB中，函数wmd( )可以实现加权马氏距离判别分析，它利用了上面的函数mahalanobis()进行计算，并返回一个结果表单和准确度的报告，在两个总体和多个总体的条件下均可直接计算。...wmd(TrnX, TrnG, Tweight = NULL, TstX = NULL, var.equal = F) 例： 4个经济指标判断企业处于破产状态还是正常运行状态 > B=read.table...使用程序包WMDB中的函数wmd()直接计算，首先在不指定参数TstX的情况卜，对训练样品作判别分析，可以得到38个样本的分类判别结果、错判的样本信息以及判别分析的准确度。...> library(WMDB) > G=c(rep(1,17),rep(2,21)) #生成38个训练样品的已知类别 > G=as.factor(G) #转换成因子向量，才能代入函数wmd()计算...> wmd(B,G) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 blong 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
提出了WMD（word mover’s distance）算法，以及WCD（word centroid distance）、RWMD（relaxed word mover’s distance）两种牺牲精度降低复杂度的算法...综上，Matt等人提出了WMD算法，WMD是EMD的一个特殊形式。...为了降低模型的计算复杂度，Matt等人提出了WCD和RWMD两个算法，这两个算法是WMD的两个不同下限，通过降低精度来降低计算复杂度。...Relaxed word moving distance(RWMD)，通过放松限制条件，得到WMD的下限。通过去掉条件2，保留条件1。
需要知识： （1）Word2Vec （2）Word Mover Distance (WMD) 基于gensim实现： import time import jieba import gensim import...0.5150805852253076 其他： （1）在文本相似标注上的应用：# 粗排：使用word mover distance（WMD
np.linalg.norm(vector_b) cos = num / denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二：求得词向量，计算词移距离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。...blog.csdn.net/qrlhl/article/details/78512598 https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/89475630 计算wmd
提出了WMD（word mover’s distance）算法，以及WCD（word centroid distance）、RWMD（relaxed word mover’s distance）两种牺牲精度降低复杂度的算法...转移量 用矩阵T表示，生成的矩阵T如下图所示 表示词语i有多少转移到了词语j， 综上，Matt等人提出了WMD算法，WMD是EMD的一个特殊形式。...为了降低模型的计算复杂度，Matt等人提出了WCD和RWMD两个算法，这两个算法是WMD的两个不同下限，通过降低精度来降低计算复杂度。 ...Relaxed word moving distance(RWMD)，通过放松限制条件，得到WMD的下限。通过去掉条件2，保留条件1。
p=6181 Word Mover的距离（WMD）是用于衡量两个文档之间差异的距离度量，它在文本分析中的应用是由华盛顿大学的一个研究小组在2015年引入的。...Word Mover距离的定义 WMD是两个文档之间的距离，作为将所有单词从一个文档移动到另一个文档所需的最小（加权）累积成本。通过解决以下线性程序问题来计算距离。 ?...WMD是Word Mover距离度量（EMD）的一个特例，这是一个众所周知的问题。 如何用SAS计算Word Mover的距离？ SAS / OR是解决问题的工具。...图-2运输问题流程图 如何用SAS计算Word Mover的距离 本文从Word嵌入到文档距离，通过删除WMD的第二个约束来减少计算，提出了一个名为放松的Word Mover距离（RWMD）的新度量。...WMD方法不仅可以测量文档的相似性，还可以通过可视化流数据来解释为什么这两个文档是相似的。
WMD 是 2015 年的工作，它用了一些更加新的方法来算这种距离，这样的方法比简单的平均化求距离要更好一些。但存在一个问题，这种方法对多义性的解决不太好。...刚才提到词移距离的方法，这个方法就是 WMD，基于加权平均的方法比较简单，这里主要讲一下 WMD。...从下图可以看到 WMD 的效果，在几个评测里，它的错误率相对来说比较低，比其他方法低了将近十几、二十个百分点。...我们一个很大的要求是快，对 WMD 有一些扩展研究，有兴趣的同学可以继续关注后面的一些工作。 刚才讲的是快速召回，接下来一个很关键的点是做深度匹配。
用于生成约束近似数据库的工具 改进的迭代样条参数化 IKFast和LMA IK改进 FCL形状缓存线程本地加速 迭代三次样条算法 改进基准测试 使用Eigen :: Isometry3d计算加速 迁移到TF2 改进了Python...要安装此工具和其他依赖关系来构建ROS软件包，请运行： sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool...span style="color:rgba(25, 26, 32, 0.8)">> “I’ll work on this for WMD...尽管这些想法将花费超过一天的时间，但它们可能为其他对WMD有所贡献的事情提供了很好的参考。 文献资料 为新老用户改进我们的文档始终是WMD的目标！
weekHoliday[k].split(" ")[0]; //节假日的日期 String wdv = weekHoliday[k].split(" ")[1]; //节假日的名称 String wmd...= String.format("%02d%d%d", month, weeknum, getWeekday(date)); if(wd.equals(wmd)){ System.out.printf
fasttext 解决OOV的词向量最佳方案 3.2 两个词向量空间对齐 ---- 1 之前的几款词向量介绍与训练帖子 glove： NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python...实现、相关应用） 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用 fasttext： NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记） fastrtext︱R语言使用facebook...的fasttext快速文本分类算法 极简使用︱Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决 word2vec： python︱gensim训练word2vec...多个词条求相似 model.most_similar("滋润") # 求词附近的相似词 similarity求两个词之间的相似性；n_similarity为求多个词之间的相似性 其中还可以求词条之间的WMD...pip3 install pyemd model.wmdistance(['cat', 'say'], ['dog', 'say']) # 求词条之间的WMD距离 ---- 2.4 elmo 预训练模型
> style>.wmd-button-row {height:auto;}.copyright p:after {content: "YoDu魔法优化中";margin-left: 6px;font-size
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