文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于Jaccard相似度。 算法描述：两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于simhash相似度。...算法描述：先计算两句子的simhash二进制编码，然后使用海明距离计算，最后使用两句的最大simhash值归一化得相似度。...from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值，然后使用汉明距离求相似度""" # 1.
，这是1:N 人脸识别的一个例子； 像这样的例子还有很多，事实上，以神经网络对样本进行特征的提取，然后在海量的特征库里进行特征相似度的搜索/比对/匹配，已经是AI技术落地的一大领域。...Faiss就是Facebook维护的一个高效的特征相似度匹配和聚类的库。 本文将从最基本的特征比对说起，然后落脚到我们为什么需要Faiss，以及Faiss上提供的在特征比对之外的功能。...一个简单的特征相似度比对的例子 设想我们使用一个在ImageNet上预训练的resnet50模型来提特征，因为只需要最后的2048维特征，我们在例子中把resnet50网络最后的fc层去掉。.../test_emb.py 假设我们现在要在db里放入7030张图片的特征来作为我们的特征库，之后，待搜索的图片就和该特征库来做相似度匹配。...在多个CUDA设备上进行特征的相似度搜索 有的时候，我们的特征库太大，以至于一个CUDA卡已经装载不下（比如20G的特征库，而一个RTX2080ti才11G显存）。这个时候该怎么办呢？
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于编辑距离相似度。...算法描述：一个句子转换为另一个句子需要的编辑次数，编辑包括删除、替换、添加，然后使用最长句子的长度归一化得相似度。
哈哈 内容不能为空！那就写几个字嘚瑟下。。。
印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1....Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输入映射到同一特征空间，然后计算它们的距离或相似度一一使用共享的卷积层和全连接层...，输出特征向量表示，然后计算相似度。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似度来训练网络的方法。...本文方法本文利用李生网络，把真章、假章同时输入进行学习，真与真相似度为1;真与假相似度为0，设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。
协同过滤 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的...余弦相似度 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 ? ?...NaN 4.0 NaN 4.0 NaN 5.0 NaN C 2.0 NaN 2.0 NaN 1.0 NaN NaN D NaN 5.0 NaN 3.0 NaN 5.0 4.0 目标： 我们要寻找 A 最相似的其他顾客...fillna(0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.18353259]]) array([[0.88527041]]) 从上面看出A和C的比较相似...0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.30772873]]) array([[-0.24618298]]) 去中心化后 A和C的相似度是负的
第二步，TF-IDF 特征抽取完后，因为每个词语对实体的贡献度不同，所以需要对这些词语赋予不同的权重。计算词项在向量中的权重方法——TF-IDF。...当你给出一篇文章E时，采用相同的方法计算出E=(q1, q2, …, qn)，然后计算D和E的相似度。 计算两篇文章间的相似度就通过两个向量的余弦夹角cos来描述。...文本D1和D2的相似性公式如下： ? 其中分子表示两个向量的点乘积，分母表示两个向量的模的积。 计算过后，就可以得到相似度了。我们也可以人工的选择两个相似度高的文档，计算其相似度，然后定义其阈值。...所以，上面的句子A和句子B是很相似的，事实上它们的夹角大约为20.3度。...（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）； （3）生成两篇文章各自的词频向量； （4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。
ALBERT是一个比BERT要轻量，效果更好的模型，本篇实践介绍如何用ALBERT计算两个文本的相似度。...，这里介绍如何基于albert_tiny模型进行文本相似度计算。...，在本篇实战中，利用这个向量来计算文本之间的相似度。...利用文本向量，计算两个文本之间距离或者相似度。...基于海量数据，进行超大规模网络的无监督预训练。具体的任务再通过少量的样本进行Fine-Tune。这样模式是目前NLP领域最火热的模式，很有可能引领NLP进入一个全新发展高度。你怎么不深入的了解？
作者：刘才权 编辑：黄俊嘉 基于word2vec的词语相似度计算 应用场景 假设你有一个商品的数据库，比如： 现在通过用户的输入来检索商品的价格，最简单的方法就是通过字符串进行匹配，比如， 用户输入“椅子...但有时用户输入的是“凳子”，如果按照字符串匹配的方法，只能返回给用户，没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返回给用户参考。这种泛化的能力，通过简单的字符串匹配是显然不能实现的。...词语相似度计算 在上面的例子中，“凳子”跟“椅子”的语意更相近，跟“香蕉”或“冰箱”的语意相对较远。...在商品搜索的过程中，可以计算用户输入的关键字与数据库中商品名间的相似度，在商品数据库中找出相似度最大的商品，推荐给用户。这种相近的程度就是词语的相似度。...在实际的工程开发中可以通过word2vec实现词语相似度的计算。 代码实现 运行结果 调试技巧 在开发调试的过程中，会出现错误，需要重新运行程序。
word2vec word2vec是只有一个隐层的全连接神经网络,对语料中的所有词汇进行训练并生成相应的词向量（Word Embedding）WI 的大小是VxN, V是单词字典的大小, 每次输入是一个单词...word2vec的模型通过一种神经网络语言模型（Neural Network Language Model） ?...词袋模型被广泛应用在文件分类，词出现的频率可以用来当作训练分类器的特征。关于”词袋”这个用字的由来可追溯到泽里格·哈里斯于1954年在Distributional Structure的文章。...连续词袋模型（CBOW） 移除前向反馈神经网络中非线性的hidden layer，直接将中间层的embedding layer与输出层的softmax layer连接； 忽略上下文环境的序列信息：输入的所有词向量均汇总到同一个...这两个 relax 过的优化问题的解，恰好对应于词向量矩阵的行空间和列空间上的最近邻问题，也是很好算的。最后定义 RWMD 为这两个 relaxed 优化问题的两个目标值中的最大值。
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。
在计算机视觉领域，图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。...运行网页双击运行，刚刚创建的test.html文件，效果如图：上传左右图片，点击对比：可以看到两只品种明显不同的狗相似度为0。...再比较两只相同品种的狗的相似度：可以看到系统识别出了两只狗的种类相同，相似比也高达75.2%，但因为没有达到我们设置的80%的阈值，所以判断非同一个体。...同一物种的识别结果：五、实验总结本文介绍了基于OpenCV和深度学习的物种识别和个体相似度比较方法。...通过使用预训练的MobileNetV2模型进行特征提取和分类，并结合余弦相似度计算，实现了物种识别和相似度比较。此方法在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，可以用于各种图像识别和比较任务。
什么是孪生神经网络 简单来说，孪生神经网络（Siamese network）就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。...很多时候，我们需要去评判两张图片的相似性，比如比较两张人脸的相似性，我们可以很自然的想到去提取这个图片的特征再进行比较，自然而然的，我们又可以想到利用神经网络进行特征提取。...孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2），利用神经网络将输入映射到新的空间，形成输入在新的空间中的表示。通过Loss的计算，评价两个输入的相似度。...孪生神经网络的实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 孪生神经网络的主干特征提取网络的功能是进行特征提取，各种神经网络都可以适用，本文使用的神经网络是VGG16 这是一个VGG被用到烂的图，但确实很好的反应了...相当于每一个字符有20张图片，然后存在1623个不同的手写字符，我们需要利用神经网络进行学习，去区分这1623个不同的手写字符，比较输入进来的字符的相似性。
找出最像正方形的图。 代码： def get_similar_size(sources, dsts): """ 输入sources，返回dsts中对应size接近的列表。...'id': 3, 'size': '45*96'} {'id': 0, 'size': '270*270'} {'id': 5, 'size': '340*320'} 时间复杂度：...return item def pic_size_most_similar(source, dsts): """ 原理：无论目标图多大，把它等比缩放（扩大）到与原图等宽 然后算出此时的高...，求与原图高的差距，即可算出相似性 返回大小最相似的图片 时间复杂度： n """ target = None mini_distance = 65535
词语相似性比较，最容易想到的就是编辑距离，也叫做Levenshtein Distance算法。在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的，不过代码也很简单，我这边就用scala实现了一版。...编辑距离 编辑距离是指一个字符串改编成另一个字符串的最短距离，它描述了两个字符串的相近程度。...算法很简单: 初始化 - x i n g - 0 1 2 3 l 1 0 0 0 o 2 0 0 0 n 3 0 0 0 g 4 0 0 0 挨个计算值 某个位置的值，等于它 左边的值+1， 右边的值...breeze，spark mllib底层也是基于它实现的。...后续会介绍n-gram来计算相似性的方法，比较适合这种场景。
利用ResNet结构，提出了一种基于层的互相关运算特征聚合结构(a layer-wise feature aggravation structure)，该结构有助于跟踪器从多个层次的特征中预判出相似度图...2.我们提出了一种采样策略以打破空间不变性限制，成功训练了基于ResNet架构的孪生跟踪器。 3.提出了一种基于层次的互相关操作特征聚集结构，该结构有助于跟踪器根据多层次学习的特征预测相似度图。...我们提出了一个深度可分离的相关结构来增强互相关，从而产生与不同语义相关的多重相似度图。 在上述理论分析和技术贡献的基础上，我们开发了一种高效的视觉跟踪模型，在跟踪精度方面更为先进。...3.1 孪生网络跟踪分析 基于孪生网络的跟踪算法将视觉跟踪作为一个互相关问题，并从具有孪生网络结构的深层模型中学习跟踪相似性图，一个分支用于学习目标的特征表示，另一个分支用于搜索区域。...图4 不同互相关层的图示。（a）交叉相关（XCorr）层预测目标模板和搜索区域之间的单通道相似度图。
基于Java深度学习库Deep Java Library的图片相似度计算 完整代码见 在本文中，我们将使用DJL中的预训练模型ResNet50来提取图片的特征向量，并计算图片之间的相似度。...我们主要关注使用余弦相似度、欧氏距离和内积三种方法对图片特征向量进行1:1比对，以评估图片的相似性，进一步实现图片分类。 1....基本流程：加载模型和提取特征 我们选用ResNet50模型，该模型在ImageNet数据集上进行了预训练，能够提取512维的特征向量来表征图片的内容。我们将用这些特征向量来计算两张图片之间的相似度。...欧式距离 欧式距离用于测量两个特征向量之间的距离。距离越接近0，表示图片内容越相似： 接近0：图片内容几乎完全相同。 小于10：通常认为图片相似。 10到30之间：相似度下降，存在较大差异。...结论 本文通过使用DJL和ResNet50模型对图片特征进行提取和对比，演示了如何实现图片相似度计算和分类的基本流程。
基于人工智能句子相似度判断文本错误的方法 人工智能分支自然语言处理的文本句子相似度度量方法以后很成熟，通过相似度在关键字不同距离的截取词组，形成多个维度的句子相似度打分，并进行超平面切割分类，考虑实际的文本大小...一、句子相似度 1、句子相似度：腾讯、百度、python 2、图书、CSDN 二、多维度超平面分类、软硬判断的数值视角、多维度 1、一些例子：多维度、超平面分类 2、我们的多维度思考：算力、计算速度、准确性...3、软硬判断的数值视角： 4、更多维度的头脑风暴：章节、类型、人。。。。...一、 1、句子相似度：腾讯、百度、python 二、 1、 2、 3、 4、 三、准确性、调参的黑盒和可视化。 1、每个月多少个文件？文件有多少句话？...2、相似度匹配单个还是混合精确度高？哪个精确的高？ 3、哪些维度是强相关，算力、速度、精确的要求范围？ 4、评价、数据打标签量影响学习准确率。 5、延伸到其他场景 6、
陈兴民 编辑 | 龙文韬 论文题目 Prediction of Drug-likeness using Graph Convolutional Attention Network 论文摘要 动机: 药物相似性已被广泛用作区分类药分子与非药物分子的标准...开发可靠的计算方法来预测药物相似的化合物对筛选无用的分子和加速药物发现过程至关重要。结果:该研究建立了一种基于图卷积注意网络(D-GCAN)的深度学习方法，直接从分子结构预测药物相似性。...结果表明，D-GCAN模型在药物相似预测方面优于其他最先进的模型。图卷积和注意力机制的结合对模型的性能做出了重要贡献。具体而言，注意力机制的应用使准确率提高了4.0%。...筛选出65种候选药物，其中大多数亚结构与现有口服药物的亚结构相似。从S-GDB13筛选的候选药物与现有药物的相似度更高，分子对接性能优于从其余GDB-13筛选的候选药物。...总的来说，D-GCAN是一种很有前景的预测药物相似度的工具，用于选择潜在的候选药物，并通过排除无前景的候选药物和避免不必要的生物和临床试验来加速药物的发现。
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