【Elasticsearch】基于 Word2Vec 实现文章抄袭检测

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2024-12-07 14:41:23

【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...

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...

针对词袋模型的不足，提出了特征选择、潜在语义分析（LSA）、词嵌入（如Word2Vec）以及引入上下文信息等改进策略。最后，文章展望了结构化文本表示在上下文建模、多模态融合与可解释性方面的未来发展方向。

首先梳理了词向量发展历程，从One-Hot到Word2Vec再到BERT等模型的演进。然后从流形理论视角深入解析Embedding的本质，提出语义流形假说，认为高维数据实际上分布在内在维度低得多的几何结构上。在实践部分，重点分析...

本文将详细介绍如何基于阿里巴巴NLP团队的gte-large-en-v1.5模型构建一个高性能、易扩展的语义相似度计算API服务。通过本文，你将获得从模型原理分析、API架构设计到生产级部署的完整解决方案，彻底解决文本相似度...

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