求推荐一个文本相似度算法 [问题点数:100分,结帖人georgehym]

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探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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文本相似度分析实例
1.读取文档 2.对计算的文档进行分词 3.对文档进行整理成指定格式,方便后续进行计算 4.计算出词语的频率 5.【可选】对频率低的词语进行过滤 6.通过语料库建立词典 7.加载要对比的文档 8.将要对比的文档通过doc3bow转换成稀疏向量 9.对稀疏向量进行进一步处理 10.将新语料库通过tfidfmodel进行处理,得到tfidf 11.通过token2得到特征数 12.计算稀疏矩阵相似度,...
机器学习中的相似性度量
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。  本文的目的就是对常用的相似性度量作<em>一个</em>总结。本文目录:1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6
数字签名编程与实现
package com.alex.security; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerator; import java.security.PrivateKey; impor
Python爬虫/文本处理/科学计算/机器学习——工具包总结
Python爬虫/文本处理/科学计算/机器学习——工具包总结 作者:DianaCody         曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后,第<em>一个</em>作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python
c++泛型
什么是泛型编程?简单来说,泛型编程,意思就是针对广泛类型的编程方式。具体类型可以有不同的实现方式,但是针对广泛类型编程,就能在需要调用时才指定参数类型或者调用类型。泛型编程是一种基于发现高效<em>算法</em>的最抽象表示的编程方法。也就是说,以<em>算法</em>为起点并寻找能使其工作并且有效率的工作的最一般的必要条件集。可以想象的是,很多<em>算法</em>都需要相同的必要条件集,并且这些必要条件集有不同的实现方式。STL标准模版库就是泛型...
C++数学计算库与软件
数学表达式解析工具 muParser muParser 是<em>一个</em>快速的数学表达式的解析器,可将数学表达式转成字节码并预先计算常数表达式的部分。更多muParser信息 计算几何<em>算法</em>库 CGAL CGAL ,计算几何<em>算法</em>库,是<em>一个</em>大型C + +库的几何数据结构和<em>算法</em>,如Delaunay三角网,网格生成,布尔运算的多边形,以及各种几何处理
[NLP] 中文文本相似度实战
原文: https://blog.csdn.net/github_36326955/article/details/54891204 1. 计算<em>文本相似度</em>的常用<em>算法</em> (1) 基于词向量: 余弦相似度, 曼哈顿距离, 欧几里得距离, 明式距离(是前两种距离测度的推广) (2) 基于字符: 编辑距离, simhash(适用于海量数据), 共有字符数(有点类似 onehot 编码, 直接统计两...
中文相似度匹配算法
基于音形码的中文字符串相似度<em>算法</em> 背景介绍 字符串相似度<em>算法</em>是指通过一定的方法,来计算两个不同字符串之间的相似程度。通常会用<em>一个</em>百分比来衡量字符串之间的相似程度。字符串相似度<em>算法</em>被应用于许多计算场景,在诸如数据清洗,用户输入纠错,<em>推荐</em>系统, 剽窃检测系统,自动评分系统,以及网页搜索和DNA序列匹配这些方向都有着十分广泛的应用。   常见的字符串相似度<em>算法</em>包括编辑距离<em>算法</em>(EditDista
编程之美:计算两个字符串的相似度---动态规划实现
问题描述: 把两个字符串变成相同的基本操作定义如下: 1.     修改<em>一个</em>字符(如把 a 变成 b) 2.     增加<em>一个</em>字符 (如 abed 变成 abedd) 3.     删除<em>一个</em>字符(如 jackbllog 变成 jackblog) 针对于 jackbllog到jackblog 只需要删除<em>一个</em>或增加<em>一个</em> l 就可以把两个字符串变为相同。把这种操作需要的次数定义为两个字符串的距
字符串相似度
对字符串进行聚类,距离度量的比较
计算字符串相似度的一些方法
产品出了<em>一个</em>奇怪的需求,想通过字符串相似度取匹配城市= =(当然,最后证实通过字符串相似度取判断两个字符串是不是<em>一个</em>城市是不对的!!!) 这里就记录一下我计算字符串(英文字符串)相似度的方法吧~ 参考文档: python_levenshtein 的安装和使用 相似度<em>算法</em>之余弦相似度 Levenshtein Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离。要求s...
kmeans++ Python 实现
自学记录          # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 8 20:37:54 2016 @author: tt """ import os import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def dataLoader(file): return np.array(
python自身bug:file.tell()在Linux和window平台下返回不同的值
1)问题: 2)分析: 可以看到 window下和Linux下,file.tell()返回的值居然不同。 奇怪! 3)google之,得到结论:    参考:http://stackoverflow.com/questions/15934950/python-file-tell-giving-strange-numbers     相关解释:
探索推荐引擎内部的秘密,第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类
原文地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy3/index.html 赵 晨婷, 软件工程师, IBM 赵晨婷,现就职于 IBM 中国软件开发中心 Web 2.0 开
计算字符串的相似度
编辑距离: Edit Distance,又称Levenshtein距离,是指<em>一个</em>字符串经过增加、删除、修改后操作转变成另<em>一个</em>字符串所需要的最小操作次数。 相似度:等于“编辑距离+1”的倒数。所以编辑距离越小,相似度越大。如s1 = “abc”,s2 = “ab”,其编辑距离为1,相似度为1/(1+1) = 0.5问题:给定两个字符串,计算其相似度解决方法:利用动态规划,先计算两个字符串的编辑距离,
计算字符串之间的相似度(递归)
可操作规则: 1,修改<em>一个</em>字符('a' 变 'b') 2,增加<em>一个</em>字符("adbb" 变"aebbd") 3,删除<em>一个</em>字符("travelling" 变 "traveling") 求字符串strA变成strB的最少变换次数。 package JiaNan; public class Main { static int CalStrDistance(String strA,in...
3个版本的计算字符串的相似度. js C# java
**计算字符串的相似度. javascript版**/** *   * 检查两个字符串的相似度 * 可以用在 DNA分析   拼字检查   语音辨识   抄袭侦测 * @createTime 2012-1-12 */ function SimilarityDegree(str1, str2) { //计算两个字符串的长度。 var l
字符串相似度计算算法
本文参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36892462,https://zhuanlan.zhihu.com/p/33567268 1. 字符串子串查找<em>算法</em>KMP 给定<em>一个</em>主串(以 S 代替)和模式串(以 P 代替),要求找出 P 在 S 中出现的位置,此即串的模式匹配问题。Knuth-Morris-Pratt <em>算法</em>(简称 KMP)是解决这一问题的常用<em>算法</em>之一。 ...
怎样判断两个字符串的相似度
需求描述:在做CRM客户资料登记的时候,为了避免或者减少相同公司录入,在录入“杭州信雅达科技有限公司”的时候,能够检索出表中已经存在“信雅达科技有限公司”、“信雅达股份有限公司”、“杭州信雅达股份有限
第五题 字符串相似度
这篇我们看看最长公共子序列的另<em>一个</em>版本,求字符串相似度(编辑距离),我也说过了,这是<em>一个</em>非常实用的<em>算法</em>,在DNA对比,网 页聚类等方面都有用武之地。 一:概念 对于两个字符串A和B,通过基本的增删改将字符串A改成B,或者将B改成A,在改变的过程中我们使用的最少步骤称之为“编辑距离”。 比如如下的字符串:我们通过种种操作,痉挛之后编辑距离为3,不知道你看出来了没有? 二:解析...
比较两个字符串的相似度
最近在做<em>算法</em>作业,需要比较两个字符串的相似度,并且返回相同的元素所占的百分比。
海量文本相似度匹配
1 词与词之间的匹配(主要用于分词,单词补全,模板匹配) 1.1 一对一 KMP 1.2一对多 前缀树 1.3多对多 给<em>一个</em>字典,再给<em>一个</em>m长的文本(m长的文本里面包含很多的词),问这个文本里出现了字典里的哪些字。 1.3.1 方法一:使用HashMap复杂度是O(maxLengh(word)*length(str))这样和字典的大小没有关系 1.3.2 方法二:AC自动机 ht...
怎样衡量两个字符串的相似度(编辑距离动态规划求解)
前言 目前计算句子相似性有很多不同的方案,比如基于语义词典的方法、基于相同词汇的方法、基于统计的方法和基于编辑距离的方法。这篇文章先介绍编辑距离的基础。 编辑距离 编辑距离其实就是指把<em>一个</em>字符串转换为另外<em>一个</em>字符串所需要的最小编辑操作的代价数。包括插入字符、替换字符和删除字符。编辑距离越小,相似度越大。 比如我们要将what转换成where,可能是将 a -&amp;amp;gt; e,接着 t -&amp;amp;...
字符串相似度对比
为什么80%的码农都做不了架构师?&gt;&gt;&gt; ...
.NET中有没有关于计算字符串相似度的现成的函数?
比如常见的计算相似度的 "编辑距离" "最长公共子串" 之类的,.NET中有没有对应的直接可以调用的函数呢? 另外这些<em>算法</em>分别适用于什么样的字符串比较,有人对这方面比较了解的吗. 例如 cctv.co
计算两个中文字符串相似度——编辑距离算法
1、Javapublic static void levenshtein(String str1, String str2) { // 计算两个字符串的长度。 int len1 = str1.length(); int len2 = str2.length(); // 建立上面说的数组,比字符长度大<em>一个</em>空间 int[][] dif = new int[len1 + 1
字符串相似度算法
字符串相似度<em>算法</em> 编辑距离<em>算法</em>解析
检查两个字符串的相似度
package com.epxing.commons.utils; /**  * 检查两个字符串的相似度  * @author Administrator  *  */ public class CheckSimilar { private int compare(String str, String target) { int d[][]; // 矩阵 int n = str.
字符串比对(相似度)
class LCS { var $str1; var $str2; var $c = array(); /* 返回串一和串二的最长公共子序列 */ function getLCS($str1, $str2, $len1 = 0, $len2 = 0) { $this-&gt;str1 = $str1; $t...
计算字符串的相似度-两种解法
以下叙述摘自编程之美一书:许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串,我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:1.修改<em>一个</em>字符(如把“a”替换为“b”);  2.增加<em>一个</em>字符(如把“abdd”变为“aebdd”);3.删除<em>一个</em>字符(如把“travelling”变为“traveling”);比如,对于“abcdefg”和“abcdef”...
字符串相似度的比较C#实现
由于最近的项目需要,有幸接触到了这方面的<em>算法</em>问题,字符串相似度,顾名思义,就是指两个字符串的相似程度。这一类的<em>算法</em>有很多,主要有编辑距离<em>算法</em>(Levenshtein Distance)、最长公共子串<em>算法</em>(CLS)、还有google的余弦<em>算法</em>。最终根据项目需求决定使用编辑距离<em>算法</em>(Levenshtein Distance),下面就来详细说明一下Levenshtein Distance的具体实现。编辑距离<em>算法</em>最先是由俄国科学家Levenshtein提出的,所以这个<em>算法</em>也叫做Levenshtein Distanc
如何对两个字符串进行匹配度的检验并给出建议?
现在开发系统遇到这样<em>一个</em>问题。系统中有<em>一个</em>客户管理模块,允许操作者添加客户信息。现在,具有添加客户权限的操作者有很多,对于同<em>一个</em>客户,各自有不同的理解。举例来说,假设客户叫做“常州解放路小学”,那么A
字符串相似度算法及应用
Levenshtein Distance 简介 字符串相似度的<em>算法</em>还是比较经典的DP<em>算法</em>,看到有两篇文章写的比较不错,他们的介绍也非常详细,值得学习。文章地址如下: 文章1 http://blog.csdn.net/orbit/article/details/6649322 (C++) , 文章2 http://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2011/11/2
文本匹配、文本相似度模型之DSSM
本文是我的匹配模型合集的其中一期,如果你想了解更多的匹配模型,欢迎参阅我的另一篇博文匹配模型合集 所有的模型均采用tensorflow进行了实现,欢迎start,代码地址 简介 DSSM是2013年提出来的模型,主要应用场景为query与doc的匹配,在这之前,用的更多的还是一些传统的机器学习<em>算法</em>,例如LSA,BM25等。DSSM也算是深度学习在文本匹配领域中的<em>一个</em>先驱者,接下来我们会先从其结构开...
如何对两段文字进行比较,得出相似程度
如何对两段文字进行比较,得出相似程度,用百分比表示? 如: 文字段1: ==================================== 近日,我国两艘海洋调查船前往钓鱼岛附近(海域)活动,却
字符串相似性的几种度量方法
无论是做科学研究,还是工程项目,我们总是会碰上要比较字符串的相似性,比如拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。度量的方法有很多,到底使用哪一种方法来计算相似性,这就需要我们根据情况选择合适的方法来计算。这里把几种常用到的度量字符串相似性的方法罗列一下,仅供参考,欢迎大家补充指正。1、余弦相似性(cosine similarity) 余弦相似性大家都非常熟悉,它是定义在向量空间模型(VSM)中的。它的
求关于Mysql返回字符串匹配相似度的函数。
或相同的办法? 例如 目标字符串为"大家好" 而数据库里有"大家" 那么我搜索的时候返回66%这个值的函数?
比较两个字符串相似度 Levenshtein_Distance_Percent
//求两个字符串的相似度,返回差别字符数,Levenshtein Distance<em>算法</em>实现function Levenshtein_Distance(s,t){ var n=s.length;// length of s var m=t.length;// length of t var d=[];// matrix var i;// iterates through s
矩阵式比较两文本字符串相似度(包含汉字)方法两则(java代码)
本文主要是我最近做项目的过程中遇到的<em>一个</em>问题:比较两个文本字符串的相似度,经过我两天的大量查阅以及思考和整理,得出一下两种方法,第一种方法是网上的一位大神写的,我经过了一部分改写,更适合各位猿友观赏,第二种是我的领导总结的: part 1: package com.gsww.ctyxy.util; import java.text.NumberFormat;     import jav
求教字符串相似度的算法
两个字符串的相似度,有很多定义方式。 有人认为,公共串越长,越相似; 有人认为,编辑距离越短,越相似。 本人认为应该以编辑距离为相似度度量标准。 但是,当求两个字符串的相似度时,传统的编辑距离<em>算法</em>时间
similar_text — 计算两个字符串的相似度
similar_text(string$first,string$second[,float&amp;$percent] ) :int 两个字符串的相似程度计算依据 Programming Classics: Implementing the World's Best Algorithms by Oliver (ISBN 0-131-00413-1) 的描述进行。注意该实现...
两个字符串相似度匹配
比较两串字符里面有百分之多少相似,不过好像不是很准确。
两个中文字符串的相似度匹配
用c或c++余弦<em>算法</em>编写例如这样的字符串(福建省厦门市湖里区)与(福建省厦门市胡里区)的相似度匹配得到sin值,其中包含xx省xx市xx区的中文分词特征项设置。
匹配字符串相似度算法(各个语言版本)
C++版#include #include #include using namespace std;//<em>算法</em> int ldistance(const string source,const string target) { //step 1 int n=source.length(); int m=target.len
不同长度的字符串/中文串相似度对比算法
1.背景介绍 今天在公司接到<em>一个</em>需求,大概是这样的.我们ERP系统数据库有张customer(客户)表,其中有个字段是小区名称(plotName),当初在录入数据时没有对这一字段做界定和规范,由人工手动录入,这就导致两位客户本是<em>一个</em>小区,而录入的小区名可能不是完全一样的结果.例如张三和李四都住在武林邸,而张三录入的数据是&quot;武林邸&quot;,李四录入的数据的&quot;杭州市西湖区武林邸&quot;,又或是舞林邸等.由于业务...
字符串识别,相似度匹配
对输入的文本信息与库里面的字符进行相似度匹配,得出最接近的结果
C# 比较两个字符串的匹配率
就是想比较两个字符串的相似度 或者说比较一下两个字符串是不是基本一样 如果只是标点符号不同 或者多几个字 少几个字的 就认为是一样的
求:字符串相似度算法
目的为比较老外姓名。 比如有个人的全名叫:CALFOFORO QUIRICO ELVIS JR CALUCOD 但可能我名单上找到的仅为姓名缩写:CALFOFORO ELVIS;CALFOFORO Q
相近字符串的匹配--编辑距离问题
首先需要解决的问题是:定义<em>一个</em>函数(cost function)计算两个字符串的相差程度。 <em>一个</em>合理的设计是:计算从<em>一个</em>字符串改成另<em>一个</em>字符串需要经过的步数。更改的三种基本类型 替代:更改<em>一个</em>字符,如shot->spot 插入: 插入<em>一个</em>字符,如ago->agog 删除:删除<em>一个</em>字符,如hour->our 这样计算出从字符串P变到字符串T总共需要多少基本类型,就是编辑距离。这种相似字符串的匹配<em>算法</em>
用C#实现高效相似字符搜索问题
描述: 1,背景:本人有一篇海量TEXT文件,里面大致是一些文献基本都是英文的。总量大致有几十万字。 2,问题:现在需要在这里实现一种人性化查询,条件就是用户任意输入<em>一个</em>字符串程序能够查询出其相似的
用C#实现字符串相似度算法(编辑距离算法 Levenshtein Distance)
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离<em>算法</em>”,关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由<em>一个</em>转成另<em>一个</em>所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将<em>一个</em>字符替换成另<em>一个</em>字符,插入<em>一个</em>字符,删除<em>一个</em>字符。   例如将kitten一字转成
简单的字符串相似度匹配加排序
今天遇到<em>一个</em>问题,需要将一组字符串,跟结果需要的字符串相比较,根据相似性排列出来,思考了<em>一个</em>下午,想了<em>一个</em>简易的匹配<em>算法</em>,写出代码的时候下班了,回家调试了几次后就成功了,特此将该<em>算法</em>写出来。 思路:将一组字符串存储到list中,用两个for循环,先将list里第<em>一个</em>字符串与完整的结果字符串进行比较,匹配成功的,就跳出循环,匹配不成功,就将第二个字符串与完整的结果字符串进行比较,若成功...
判断两个字符串的相似度(js)
问题来源于 [url]http://weibo.com/1748374882/yavpCkc31[/url] 问题:有两个字符串 A 和 B,如何简单高效的判断 A 和 B 的相似度?A 和 B 完全一样,相似度为 100, A 和 B 完全不一样,相似度为 0. A 和 B 中有一半文字相同,相似度为 50. 依此类推。文字中包含中英文,空白字符也算。哪位用 JS 挑战下?性能第一,代码长...
01字符串的相似度比较算法,O(n)复杂度用什么算法
两个01字符串,长度很长>100000000,那么如何能用O(n)的复杂度来快速计算出形似度?
海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法
之前找实习的时候被问到海量数据<em>文本相似度</em>怎么解决,当时很懵,在面试官的引导下说出了hash table+排序的方法(是的,我总能智障出新花样),当时想的是先做分词再做哈希,然后对标记哈希后的词(这时已是数字)进行排序通过共同的数字来度量它们的好坏。 在翻之前的面试笔记突然看到这个,就来网上找找解决方案,发觉hash没有问题,但后面的确是跑偏了。 常规的解法是SimHash,通过对分好的词进行h
海量数据相似度计算之simhash短文本查找
在前一篇文章 《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了<em>算法</em>的魅力。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s。看...
中文句子相似度计算算法
中文句子 相似度计算<em>算法</em> 计算句子的相似度
常见文本相似度计算方式及代码
常见<em>文本相似度</em>计算方式及代码 <em>文本相似度</em>的计算广泛的运用在信息检索,搜索引擎, 文档复制等处: 因此在各种不同的情况与任务中,有不同的<em>文本相似度</em>计算。 近期在处理搜索引擎的相关项目 下面介绍一下我们主要使用的相似度计算方式及其实现 Github 余弦相似度: 余弦相似度是纯数学中的概念,首先,将进行计算的两个str中的word抽取出来,用作非重复词库。 遍历词库,将两个句子的表示向量化: 每个向量...
基于内容相似度的推荐与TF-IDF算法
1 基于内容相似度的<em>推荐</em> 注:为尊重大佬,博文第一部分来自:https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 ,这篇文章一定要读一下,非常赞! 1.1概念 基于内容相似度的<em>推荐</em>就是把与你喜欢看的新闻内容相似新闻<em>推荐</em>给你。基于内容的<em>推荐</em><em>算法</em>的主要优势在于无冷启动问题,只要用户产生了初始的历史数据,就可以开始进行<em>推荐</em>的计算。而且随着用...
sklearn计算余弦相似度
余弦相似度在计算<em>文本相似度</em>等问题中有着广泛的应用,scikit-learn中提供了方便的调用方法 第一种,使用cosine_similarity,传入<em>一个</em>变量a时,返回数组的第i行第j列表示a[i]与a[j]的余弦相似度 >>> from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity >>> a=[[1,3,2],[2,2,1]] >>>
利用sklearn计算文本相似性
清华大学 0.66767854461  硕士 0.0  科学院 0.0  网易 0.0  -------这里输出第 1 类文本的词语tf-idf权重------           #该类对应的原文本是: "他来到了网易杭研大厦"  中国 0.0  北京 0.0  大厦 0.525472749264  天安门 0.0  小明 0.0  来到 0.414288751166  杭研 0.5254727
使用sklearn自带公式计算余弦相似度
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity     a1=np.arange(15).reshape(-1,5)     a2=np.arange(20).reshape(4,5)     print(cosine_similarity(a1,a2)) 输出结果: [[1.         0.91465912 0.87845...
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注:为了简化问题,本文没有剔除停用词“stop-word”。实际应用中应该要剔除停用词。首先引入分词API库jieba、<em>文本相似度</em>库gensimimport jieba from gens
文本挖掘学习(五) 文档相似度、文档聚类
1.文档相似度 基于词袋模型的基本思路 如果两个文档/两句话的用词越相似,他们的内容就越相似。因此可以从词频入手,计算他们的相似度 文档向量化之后,相似度的考察就直接转化为计算空间中距离的问题 缺陷:不能考虑否定词的巨大作用,不能考虑词序的作用 余弦相似度 两个向量间的夹角能够很好地反映其相似程度 但夹角大小使用不便,因此用夹角的余弦值作为相似度衡量指标 # <em>文本相似度</em> # 基于词袋...
NLP文本相似度 余弦相似度和Jaccard相似度的算法
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基于sklearn TFIDF模型 的文章推荐算法
1   sklearn的TfidfVectorizer() 方法的参数解释 2    手写tfidf模型 3   大数据情况下,如何计算测试集文本和训练集文本的余弦相似度 一  训练阶段     输入数据格式:<em>一个</em>列表,列表中的每个元素代表<em>一个</em>文本。每个文本分词后的词语组成的<em>一个</em>字符串 代表该文本。 生成的模型、tfidf矩阵、文章item_id列表分别保存。 import pandas...
文本相似度十大方法简要说明
1、余弦相似性 余弦(余弦函数),三角函数的一种。在Rt△ABC(直角三角形)中,∠C=90°,角A的余弦是它的邻边比三角形的斜边,即cosA=b/c,也可写为cosA=AC/AB。余弦函数:f(x)=cosx(x∈R) 这是<em>一个</em>非常常见的<em>算法</em>,相信大家都应该学过余弦定理了,简单来说这个<em>算法</em>就是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。 假设向量a、b的坐标分别为(x1,y1)
Python文本相似度计算
主要步骤<em>文本相似度</em>计算主要用到gensim和jieba两个Python库,重要的是思想,要理解如何利用线性代数的知识解决相似度计算问题。 其主要步骤如下: * 读取文档 * 对要计算的多篇文档进行分词 * 对文档进行整理成制定格式,方此案后续进行计算 * 计算出词语的频率 * 【可选】对频率低的词语进行过滤 * 通过语料库添加字典 * 加载要对比的文档 * 将要对比的文档通过doc
sklearn学习(1) 数据集
今天看到一句话: 你能留给岁月的,岁月能留给你的,除了<em>一个</em>更好的自己,别无其他。 还能什么比这更能激励自己学习呢?在windows下安装sklearn,直接下载winpython安装就行了。自行选择32或64位。 http://sourceforge.net/projects/winpython/后面本文都把sklearn简称sk。sk已经自带了一些数据集,先看iris和digits:from
NLP之文本相似度
相似度 相似度度量(从字面上和语义上两方面来度量):计算个体间相似程度(得到<em>一个</em>分数,通过分数来度量相似度,范围[0,1])     -文本角度(TF-IDF、LCS):这件衣服真好看,这件衣服真难看     -语义角度(协同过滤):真好玩,真有趣     -文本+语义角度(word2vec) 余弦相似度 先介绍文本相似中最常用最简单的方法:余弦相似度。     – <em>一个</em>向量空间中两个向...
sklearn学习--文本分类多分类应用
[code=&quot;java&quot;]#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import sys import jieba from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer from...
用gensim doc2vec计算文本相似度
最近开始接触gensim库,之前训练word2vec用Mikolov的c版本程序,看了很久才把程序看明白,在gensim库中,word2vec和doc2vec只需要几个接口就可以实现,实在是方便。python,我越来越爱你了。 这个程序很简单,直接上程序了。 # coding:utf-8 import sys import gensim import sklearn import numpy
利用python计算文本相似度
大致步骤如下图: 具体代码及注释如下图:
鬼吹灯文本挖掘5:sklearn实现文本聚类和文本分类
鬼吹灯文本挖掘1:jieba分词和CountVectorizer向量化鬼吹灯文本挖掘2:wordcloud 词云展示鬼吹灯文本挖掘3:关键词提取和使用sklearn 计算TF-IDF矩阵鬼吹灯文本挖掘4:LDA模型提取文档主题 sklearn LatentDirichletAllocation和gensim LdaModel1. 准备数据import numpy as np import pand...
NLP文本相似度
因为CSDN总会把后边一截给自动删掉,所以移动到简书地址(一)余弦相似度、向量空间模型1、相似度• 相似度度量:计算个体间相似程度• 相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小• 最常用——余弦相似度    – <em>一个</em>向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小    – 余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似2、例子3、处理流程• 得到了<em>文本相似度</em>计算的处理流程是:   ...
sklearn 文本处理
from sklearn.feature_extraction.text import ** 1. 向量的统计、tf-idf 的计算 考虑如下预料,三行 ⇒ 三个文档,不重复的单词共有 8 个, corpus = ['I love you', 'You love him', 'He loves me'] from sklearn...
Python sklearn K-means算法及文本聚类实践
转载:http://www.ziliao1.com/Article/Show/B2F0AD01141F0D9ADC32D04B8A2AD6D1.html K-Means是常用的聚类<em>算法</em>,与其他聚类<em>算法</em>相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means<em>算法</em>,下图是<em>一个</em>手写体数据集聚类的结果。  基本思想  k-means<em>算法</em>需要事先指定簇的
深度学习之文本相似度Paper总结
Tree-based CNN encoders 注意这里红框内的拼接部分,除了对pp和hh做简单的拼接之外,还做了p−hp−h,p⋅hp⋅h的操作,作者给出的解释是: The latter two are certain measures of “similarity” or “closeness.” 于是最后拼接起来的向量为m=[p;h;p−h;p⋅h]m=[p;h;...
基于深度学习的短文本语义相似度计算
基于深度学习的短文本语义相似度计算,通过深度学习的思想计算语义相似度
浅析文本相似度
  在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中,经常会涉及到如何度量两个文本的相似度问题。在诸如对话系统(Dialog system)和信息检索(Information retrieval)等的问题中,如何度量句子或者短语之间的相似度尤为重要。为方便对知识的梳理,写下这篇博客对部分传统方法、词向量、深度学习方法进行总结,遗漏之处还请大家补充。   度量文...
基于深度学习问答系统中的语义相似度计算
问答系统问答系统,简称QA,是自然语言处理领域的一类经典问题。问答系统的模式基本上分为两类:1. 由输入的问题在n个候选答案中选取<em>一个</em>最佳的答案。2. 由输入的问题在已有的问题中选取<em>一个</em>语义最相似的问题,将该已有问题的答案作为最终的答案返回。        第一种问答系统类似与京东客服的自动回答系统,很多使用过京东客服或是淘宝客服的同学会知道,当你问关商品或是关于售后以及物流的一些问题时,系统会自...
深度学习解决NLP问题:语义相似度计算
转载自:https://www.cnblogs.com/qniguoym/p/7772561.html 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮
深度学习在短文本相似中的应用(Sentence2Vector)——qjzcy的博客
我们的工作中经常遇到如何求两个句子的相似,比如如何判断搜索query和广告query的相似,搜索query和app的相似,再比如短文本相似的问答系统等等。有什么好的方法呢,这里是个人的一点总结吧。目录: 一、 先贴结果 二、 短文本相似常用的方法 三、主题模型的应用 四、 深度学习的模型搭建(一)老样子先贴结果吧,样本是处理后的搜索query和广告点击query,准确率在95%左右
中文文本相似度计算工具集
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 一、基本工具集 1.分词工具 a.jieba 结巴中文分词 https://github.com/fxsjy/jieba b.HanLP...
文本分类实践:基于sklearn与gensim模块
理论分析通过之前过数据挖掘课程的学习,尝试做过几个基于机器学习的多文档自动摘要,基于文本内容相似度的引文<em>推荐</em>系统,因此对于文本处理的基本流程有了<em>一个</em>比较清晰的认识。无论是挖掘文本内容的语义信息,还是文本之间的相似度,我们的第一步都是进行数据预处理。因此为了用数学语言来描述文本数据,引入向量空间模型(VSM)。我们可以将一篇文档视作向量空间中的<em>一个</em>向量,而将该文档中的每<em>一个</em>词项作为向量空间中的<em>一个</em>轴...
基于字的文本相似度算法——余弦定理
基于字的<em>文本相似度</em>余弦定理<em>算法</em>的原理是: (1)分别统计两个比较文本中所有字出现的频率,从而得出两个文本对应的向量 (2)利用余弦定理计算这两个向量的夹角余弦值 (3)根据自设置的阈值判断两个文本是否相似
java抓取文字的最大相似度
public static void main(String[] args) { //要比较的两个字符串 String str1 = "汗1滴禾下土"; String str2 = "汗滴禾下土"; levenshtein(str1,str2); str1 = "汗滴禾下土"; str2 = "汗滴禾下土"; levenshtein(str1,str2);
文本相似度算法总结
文本匹配<em>算法</em>主要用于搜索引擎,问答系统等,是为了找到与目标文本最相关的文本。例如信息检索可以归结成查询项和文档的匹配,问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配,对话系统可以归结为对话和回复的匹配。 一、传统模型 基于字面匹配 字面距离:字符串有字符构成,只要比较两个字符串中每<em>一个</em>字符是否相等便知道两个字符串是否相等,或者更简单一点将每<em>一个</em>字符串通过哈希函数映射为<em>一个</em>哈希值,然后进行比较。 ...
java文本相似度对比
使用java调用HanLP分词器实现两个<em>文本相似度</em>对比,可以很快对比出百分率(1=100%)
文本相似度比较java
<em>文本相似度</em>的比较,java实现,<em>文本相似度</em>的比较,java实现java实现java实现
文本相似度系统-java版本
java实现的<em>文本相似度</em>系统,使用向量空间模型以及余弦相似度距离公式,实测可以实现2篇文本的相似度计算且有一定的效果。
Java回炉重造(三)使用Apache Commons Text库计算文本相似性:jaccard相似系数、余弦相似度
Java回炉重造(三)使用Apache Commons Text库计算文本相似性:jaccard相似系数、余弦相似度运行结果代码图片代码TextSimilaryTest.javapackage cn.pangpython.acl.text;import java.util.HashMap; import java.util.Map;import org.apache.commons.text.sim
java比较两个文本的相似度
# java比较两个文本的相似度 使用 HanLP - 汉语言处理包 来处理,他能处理很多事情,如 分词、调用分词器、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<em>推荐</em>、自定义分词器 使用很简单,只要引入hanlpjar包,便可处理,给个链接:http://hanlp.linrunsoft.com/doc/_build/html/in
最新版W3Cschool教程(CHM版)下载
2011年最新,从网上下载后,自己打包制作的CHM版教程。与朋友们一块分享 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/valencheng/3226253?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/valencheng/3226253?utm_source=bbsseo[/url]
ios cocos2d+box 动画游戏制作 粒子特效下载
ios cocos2d+box 动画游戏制作 主要是使用做了一个人物的重拳 轻拳 大招 小招 受伤 格挡等等动作 但是没有实现移动 只是通过点击按钮 将动作一个个展现出来 其中重拳是往外抛石头 用的是box2d物理引擎实现的石头的运动 大招和小招用的是粒子特效 有兴趣的童鞋可以参考下 后续还会继续更新更多功能 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jxtaoran123456789/4191448?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jxtaoran123456789/4191448?utm_source=bbsseo[/url]
网页制作课后习题答案下载
最新版网页制作课后习题答案。可信度百分之九十,如发现错误,欢迎指出。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/shenjie_gogo/4359395?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shenjie_gogo/4359395?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的