【Elasticsearch】基于 Word2Vec 实现文章抄袭检测

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2024-12-07 13:14:00

【Elasticsearch】基于 Word2Vec 实现文章抄袭检测

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通过上述实践方案，可以在Elasticsearch中有效实现基于Word2Vec的语义搜索系统，结合具体场景调整参数配置，满足从百万级到十亿级向量的处理需求。表示考虑前后3个词的上下文关系，符合Skip-gram模型原理[[3]]。定义100维向量空间[[9]]。的Word2Vec实现，通过。

而多模态查重则涉及到文本、图像、音频等多种数据类型的融合，自然语言处理在其中起到了桥梁和纽带的作用，实现了不同模态数据的有效整合。此外，基于词向量的相似度计算方法，如Word2Vec和GloVe，可以更深入地挖掘文本的语义信息，提高查重效果。最后，通过去噪和归一化处理，消除文本中的噪声，为后续查重提供纯净的数据。自注意力机制是大模型中的一个关键创新，它允许模型在处理序列数据时，自动地赋予不同位置的数据不同的权重。此外，我们还使用了词向量技术，将文本转化为高维空间中的向量表示，为模型提供更丰富的输入信息。

该系列将系统总结近年安全顶会中系统安全和恶意代码分析方向相关的论文，以论文摘要和框架图形式呈现。这篇文章将介绍NDSS2024 Summer系统安全和恶意代码分析方向的文章，包括异常检测及溯源、加密流量检测、APT攻击检测、恶意软件分析、程序分析、语音识别、侧信道漏洞、文件劫持漏洞、联邦学习后面攻击、威胁事件审查、Linux驱动等，这些大佬的文章真心值得我们学习，希望本文对您有所帮助。

本篇文章来聊聊如何使用向量相似度检索技术，对人民日报发布的内容进行语义化检索，在包含近 140 万长短句的数据集内完成毫秒级的文本检索，实现一个最简单的，但是是搜索引擎最核心搜索功能。

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