思路一：先求句向量，然后求余弦相似度 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度 :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’的相似度很高，那么我们可以给由’Obama’移动到’
把自然语言文本转换为向量 ---- ---- 句子相似度的计算 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。...尤其是随着各种词向量的出现，词级别的相似度问题已经得到了较好的解决。 基于词向量计算句子的相似度 不过句子或更长的文本由于复杂性更高，包含的信息更多，其相似度问题还没有一个非常完善的解决方案。 ?...这里就先介绍几种利用词向量信息，计算句子level相似度方法： 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度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度 除了上面介绍的之外，孪生网络也是相似度对比不可不提的一个概念，它很简单，但是很有效果。...在进行句子相似度计算可以使用上面介绍的InferSent或者Google sentence encoder作为编码网络来进行相似度的预测。 ?
在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...句子相似度常用的几种方法： 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3、Word2Vec 计算 编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数...流程： 01、对句子进行拆词 02、去除无用的分词 03、计算句子平均词向量 04、余弦相似度 对句子进行拆词：Python提供了很对可用库，自行选择 去除无用的分词：删除没用的语气词等，为的是减少对计算句子平均词向量的影响...计算句子平均词向量用的是AVG-W2V，计算句子平均词向量，所以02步尤为重要 余弦相似度： 余弦相似度 np.linalg.norm(求范数)（向量的第二范数为传统意义上的向量长度 dist1=float
使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单，但也有比较明显的缺点：没有考虑词序且词向量区别不明确。如下面两个句子： “北京的首都是中国”与“中国的首都是北京”的相似度为1。...“学习容易”和“学习困难”的相似度很容易也非常高。...为解决这类问题，需要用其他方法对句子进行表示，LSTM是常用的一种方式，本文简单使用单层LSTM对句子重新表示，并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量。...AI项目体验地址 https://loveai.tech 数据准备 训练和测试数据包括两个待比较句子以及其相似度（0-1）： 测试数据格式相似。...根据词编号，进一步生成每个句子的编号向量，句子采用固定长度，不足的位置补零。 保存词编号到文件，保存词向量矩阵方便预测使用。
两个向量的夹角示例图如下： 余弦相似度的计算公式 向量的余弦相似度计算公式 余弦相似度计算的示例代码 用Python实现余弦相似度计算时，我们可以使用NumPy库来计算余弦相似度，示例代码如下： import...(norm_x) 余弦相似度的应用 余弦相似度在相似度计算中被广泛应用在文本相似度、推荐系统、图像处理等领域。...如在文本相似度计算中，可以使用余弦相似度来比较两个文档的向量表示，从而判断它们的相似程度。 又如在推荐系统中，可以利用余弦相似度来计算用户对不同商品的喜好程度，进而进行商品推荐。...那么我们从拆分的思路去想，就可以将文章拆分成词组，用这些词组组成词频向量，如此我们就可以利用余弦相似度来计算词频向量之间的相似度。...如果两篇文章的余弦相似度接近1，那么它们在内容上是相似的； 如果余弦相似度接近0，则它们在内容上是不相似的。 这样的相似度计算方法可以在信息检索、自然语言处理等领域得到广泛应用。
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，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。...在研究数据的相似度时，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。...余弦相似度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。...余弦相似度和雅卡尔相似度都是度量文本相似度的常用方法，但雅卡尔相似度在计算上成本较高，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，雅卡尔相似度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： 与前述的余弦相似度和雅卡尔相似度相比，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。
在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法： 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。...杰卡德系数计算 杰卡德系数，英文叫做 Jaccard index, 又称为 Jaccard 相似系数，用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard 系数值越大，样本相似度越高。...以上便是进行句子相似度计算的基本方法和 Python 实现，本节代码地址：https://github.com/AIDeepLearning/SentenceDistance。
可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...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度。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，则相似度为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。计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。...相似度 = (A + C) / B = (2 + 2) / 4 = 1。因此，节点i和节点j的相似度为1。使用Markdown格式输出结果：节点i与节点j的相似度为1。
向量距离就比较近，从而可以用来进行相似度计算(余弦相似度、曼哈顿距离、欧式距离)。...该网络结构在查找最相似的句子对，从上述的65小时大幅降低到5秒(计算余弦相似度大概0.01s)，精度能够依然保持不变。...Regression Objective Function: 两个句子嵌入向量u和v的相似度计算结构如下： ? 采取MAE(mean squared error)损失作为优化的目标函数。...三、评测-语义文本相似度(Semantic Textual Similarity-STS) 在评测的时候，这里采用余弦相似度来比较两个句子向量的相似度。...无监督评测不采用这些数据集的任何训练数据，直接用上述训练好的模型来计算句子间的相似度，然后通过斯皮尔曼等级相关系数来衡量模型的优劣。结果如下： ?
本文介绍文本相似度计算的各种方法，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度返回结果。...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),使用余弦相似度计算找到最近的leader 当获取到一个问题q的时候，查询过程： 计算每个...leader和q的相似度，找到最相似的leader 然后计算问题q和leader所在簇的相似度，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度的时候，可以使用余弦相似度，或者使用 exp^{-||h^{left}-h^{right}||} 来确定向量的距离。
(norm_x) 欧式距离的相似度计算应用 欧式距离在聚类分析、机器学习、推荐系统和图像识别等领域中的相似度计算有应用。...如在聚类分析中，欧式距离可以用来衡量数据点之间的相似度，依据欧式距离将数据点分组成簇。 又如在机器学习中，欧式距离被用来计算特征向量之间的相似度。...在图像识别中，欧式距离可以用来比较图像之间的相似度，从而实现图像的匹配和识别。 应用实例说明 假设有一组学生的数据，包括学生的数学和语文成绩，现在我们想要计算学生之间的相似度，那么需要怎么去计算呢？...既然本文章说的是欧式距离在相似度计算的应用，那么我们肯定就可以用欧式距离来衡量每对学生之间的成绩差异，从而找出成绩较为接近的学生。...假设有两个学生A和B，他们的数学和语文成绩分别为(A1, A2)和(B1, B2)，则可以通过计算欧式距离来衡量他们之间的相似度，距离越小表示他们的成绩越接近，距离越大表示他们的成绩差异越大。
最近在处理文本多分类时，需要用到文本相似度计算，在github上找到了一个很不错的Python 第三方包。...$ pip3 install xiangshi $ pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xiangshi demo: 计算文本相似度...： 余弦相似度计算： import xiangshi as xs xs.cossim(Input1, Input2) 其中input1和input2...更多的方法请参阅：kiwirafe/xiangshi: 中文文本相似度计算器 (github.com) 国内上不了github.com的小伙伴可以参阅：xiangshi: 中文文本相似度计算器 (gitee.com
此模型下，像是句子或是文件这样的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现，这种表现方式不考虑文法以及词的顺序。最近词袋模型也被应用在计算机视觉领域。...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。...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。
Simhash 计算文档相似度的算法， 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 文档相似度算法，查看两篇文档相似程度，删去相似度高的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度，将其扩展到海量数据的近重复检测中去，时间复杂度和空间复杂度都太大。...Java 代码实现： package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似度，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 #求相似度
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 计算相似度 理论知识 两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，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模型计算文本相似度已经比较靠谱了，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模型计算相似度...，而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低。
汉明距离的原理及计算方式 汉明距离的计算方式很简单，它是通过对比两个等长字符串对应位置上的字符来计算的。如果两个字符串在相同位置上的字符不同，那么它们之间的汉明距离就会加一。...字符串之间的相似度越高，对应的汉明距离越小。 换句话说，两个字符串的汉明距离就是将字符串其对应位置上的不同字符的个数加起来。...在计算汉明距离时，我们的目标是计算两个字符串对应位不同的字符个数，因此可以使用异或运算。 异或运算的规则是相同为0，不同为1。...此外，汉明距离还被用于模式识别、数据挖掘、文本相似度计算等方面。 汉明距离在密码学中的应用 在密码学中，汉明距离被用来衡量两个密文之间的相似度。它可以被用来判断密文是否被篡改或者被破解。...此外，汉明距离还被用来衡量密钥的相似度，评估密码系统的安全性。
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 计算相似度 理论知识 两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，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模型计算文本相似度已经比较靠谱了，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模型计算相似度...，而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低
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 计算相似度 理论知识 两篇中文文本，如何计算相似度？...相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，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模型计算文本相似度已经比较靠谱了，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模型计算相似度...，相对于前两篇高血压主题的文本，iOS主题文本与query的相似度很低。
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