其中增加、删除、替换操作计算得到的距离被称为编辑距离，并根据错误率的形式给出评分 其中 edit(c,r) 是指机器翻译生成的候选译文 c 和参考译文 r 之间的距离，l 是归一化因子，通常为参考译文的长度...直到移位操作（参考文献中还有个增加操作，感觉是笔误了）无法减少编辑距离时，将编辑距离和移位操作的次数累加得到TER 计算的距离。...使用词向量的好处是，可以一定程度上增加答案的多样性，因为这里大多采用词语相似度进行表征，相比词重叠中要求出现完全相同的词语，限制降低了很多。...如上图所示，对于真实响应的每个词，寻找其在生成响应中相似度最高的词，并将其余弦相似度相加并求平均。同样再对生成响应再做一遍，并取二者的平均值。...Embedding Average 这种方法直接使用句向量计算真实响应和生成响应之间的相似度，而句向量则是每个词向量加权平均而来，如下图所示。然后使用余弦相似度来计算两个句向量之间的相似度。 ?
TF-IDF是一种统计方法，通过计算词频和逆文档频率来衡量一个词在文档中的重要性。词嵌入则通过神经网络模型将词转化为低维向量，如Word2Vec、GloVe等。...可以根据点击次数进行加权处理，增强点击频次高的内容特征。 评分数据：对于用户对内容的评分数据，可以将评分作为权重，对评分内容的特征向量进行加权平均。评分数据通常比点击数据更能反映用户的兴趣偏好。...欧氏距离：欧氏距离计算两个向量之间的直线距离，衡量向量之间的差异程度。欧氏距离越小表示相似度越高。 点积相似度：点积相似度通过计算两个向量的点积衡量相似程度，值越大表示相似度越高。...相似度计算与推荐生成 计算文章与用户特征向量之间的相似度，生成推荐。 实现步骤 ——》安装依赖库 我们将使用Python的scikit-learn库进行特征提取和相似度计算。...基于内容的推荐系统优化 在实际应用中，基于内容的推荐系统可以通过多种方法进行优化： 多样化特征提取 除了TF-IDF，还可以使用更多特征提取方法，如词嵌入（Word Embedding）、主题模型（LDA
image.png 欧几里得距离和余弦距离各自有不同的计算方式和衡量特征，因此它们适用于不同的数据分析模型：前者能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异...后者则倾向于是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。...总的来说，计算文本相似度的算法共分为4类： 基于词向量 基于具体字符 基于概率统计 基于词嵌入的 结合我们上文的几种距离，其中欧几里德距离、曼哈顿距离和余弦距离等适合应用于词向量，汉明距离应属于基于字符的文本相似度的度量方法...0.766（其夹角大概是40度），还是比较接近于1，所以，上面的句子S1和句子S2是基本相似的。...由此，我们就得到了文本相似度计算的处理流程是: 找出两篇文章的关键词； 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频； 生成两篇文章各自的词频向量； 计算两个向量的余弦相似度
在文本相似度任务中，需要有一个模块用于对文本的向量化表示，从而为下一步相似度比较做准备。这个部分一般会选用一些 backbone 模型，如 LSTM，BERT 等。...Sentences, IJCAI 2017 https://arxiv.org/abs/1702.03814 BiMPM 是一个经典的交互式模型，它将两句话用不同的 Bi-LSTM 模型分别编码，并通过注意力的方式使得当前句子的每一个词都和另一个句子中的每一个词建立交互关系...对于交互的过程，作者设计了四种交互方式，分别为： 句子 A 中每个词与句子 B 的最后一个词进行交互 句子 A 中每个词与句子 B 的每个词进行交互，并求 element-wise maximum 通过句子...A 中的词筛选句子 B 中的每一个词，并将句子 B 的词向量加权求和，最终于 A 词对比 与 c 几乎一致，只不过将加权求和操作变成 element-wise maximum 具体的交互形式是由加权的余弦相似度方式完成...其次，作者通过观察发现，BERT 的句向量空间是各向异性的，且高频词距离原点较近，低频词距离较远，且分布稀疏。因此 BERT 句向量无法体现出其中包含的相似度信息。
然而，基于关键词的搜索引擎通常会遇到以下问题: 复杂查询或具有双重含义的单词。 长查询，如论文摘要或博客中的一段。 不熟悉某个领域术语的用户或想要进行探索性搜索的用户。...在搜索过程中，使用相同的TF-IDF管道将查询转换为向量，文档d对查询q的VSM得分为加权查询向量V(q)和V(d)的余弦相似度。 这种度量相似度的方法非常简单，而且不可扩展。...建立一个指数并衡量相关性 检索相关文档最简单的方法是测量查询向量和数据库中每个文档向量之间的余弦相似度，然后返回得分最高的那些。不幸的是，这在实践中非常缓慢。...首选的方法是使用Faiss，一个有效的相似度搜索和聚类密集向量库。Faiss提供了大量的索引和复合索引。此外，给定一个GPU, Faiss可扩展到数十亿个向量!...在我们的例子中，我们将从Microsoft Academic Graph将向量映射到它们的论文id。 为了测试索引是否按预期工作，我们可以使用索引向量查询它，并检索其最相似的文档以及它们的距离。
三、模糊搜索的原理 模糊搜索的核心在于通过相似度计算来衡量两段文本的“接近程度”，并根据预设的容差来判断是否符合搜索条件。...2、Jaccard 相似系数： 通过计算两个文本的交集与并集比例来衡量其相似度，通常适用于分析词组或短语的相似性。...4、TF-IDF（词频-逆文档频率）和余弦相似度： 该方法通过词频和逆文档频率计算关键词权重，适合较长文本的模糊匹配。余弦相似度计算文本的向量夹角，以此判断文本间的相似性。...关键词在不同字段中匹配的权重累加，以确定最终的排序。 这里可以使用 ElasticSearch 中的 multi_match ，并为每个字段设置权重。...2、使用编辑距离的模糊搜索 编辑距离算法较为经典，通常可以在 Python 等编程语言中使用。
阿里对参赛规则进行了严格限制，如模型训练时只能使用他们提供的数据，只能使用 fastText 预训练的词向量模型，如果需要使用翻译模型或翻译语料，只能使用他们提供的翻译结果，这会不同于你们以往的比赛吗？...，这些不同的距离能从不同角度来度量相似度。...两个问题会由于最关键的单词不相似从而导致句子不相似，所以通过 tf-idf 先计算出问题的关键词，然后再计算关键词词向量的相似度。 主题模型特征。...这里我们使用 conv1-conv5 和 maxpooling 后得到 5 种不同的句子语义特征向量，再用 q1 和 q2 对应的局部语义特征向量计算余弦相似度，可以得到 5 个余弦相似度，我们也添加了交叉相似特征...使用 dense feature 作为 gate 的模型优化： 我们在 LightGBM 中使用了文本字距离、tf-idf、词向量相似度、LDA、LSI 等特征，同时我们把这些特征嵌入到了深度学习模型中
jaccard相似度是一种非常直观的相似度计算方式，即两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。...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。...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。...先将词映射到二进制编码， 然后用b步骤中的权重值替换1， b步骤中权重值的负数替换0 图片 d.合并（将一段文本内的词向量进行累加） 图片 e海明距离判断相似度 海明距离可以理解为:两个二进制串之间相同位置不同的个数...对两个文本的句子向量采用相似度计算方法如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等。无监督方式取得的结果取决于预训练词向量的效果。
他们计算关键字的统计数据并使用这些统计数据对它们进行评分。一些最简单的统计方法是词频、词搭配和共现。也有一些更复杂的，例如 TF-IDF 和 YAKE!。...它计算文档中每个词的频率，并通过词在整个语料库中的频率的倒数对其进行加权。最后，选择得分最高的词作为关键词。 TF-IDF 的公式如下： 其中 t 是观察项。...使用 Levenshtein 相似度、Jaro-Winkler 相似度或序列匹配器计算相似度。最后，关键字列表根据它们的分数进行排序。...3、词评分——图中的每个词都用以下评分之一评分： a) 词度 deg(w)——词 w 共同出现的词数（边权重总和，包括指向顶点本身的边）。度数偏爱出现频率更高、关键字更长的词。...他们将文档和候选关键字嵌入到相同的嵌入空间中，并测量文档和关键字嵌入之间的相似度（例如余弦相似度）。他们根据相似度度量选择与文档文本最相似的关键字。
文本摘要或关键词提取后的匹配：在大量文本中查找与给定关键词或短语最匹配的句子或段落。...4、去重子集匹配 4.1、案例 最佳使用场景 fuzz.token_set_ratio的最佳使用场景包括： 关键词匹配：在搜索或推荐系统中，当需要判断用户输入的关键词与数据库中的关键词集合是否相似时，...文本分类：在文本分类任务中，如果分类的依据是文本中包含的关键词集合，而不是具体的句子结构或顺序，这个函数就非常有用。...数据清洗：在数据清洗过程中，识别并纠正可能的拼写错误或不一致的命名。 搜索优化：提高搜索功能的准确性，通过优先显示与用户查询最相关的结果。...该方法默认使用fuzz.partial_ratio作为评分函数，但你可以通过scorer参数指定其他评分方法。 相似度分数是一个介于0和100之间的整数，分数越高表示匹配度越高。
它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。...TextRank的工作原理如下： 预处理文本：删除停止词并补足剩余的单词。 创建把句子作为顶点的图。 通过边缘将每个句子连接到每个其他句子。边缘的重量是两个句子的相似程度。...LexRank使用IDF修改的余弦作为两个句子之间的相似性度量。该相似度用作两个句子之间的图形边缘的权重。LexRank还采用了智能的后处理步骤，确保为摘要选择的顶级句子彼此不太相似。...请注意“head”一词不会出现在原始文本中。 该模型已生成它。 这在以上几种的提取算法中永远不会发生。 我们运行了谷歌提供的Tensorflow网络并调整了一些超参数。...我们认为这个使用的数据集会影响获得的总结的质量。 一个好的做法是运行两种算法并使用其中一个能够提供更令人满意的概要的算法。
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
此部分参考百度解决方案，详见附录。2.1.1 错误检测：错误检测的目标是识别输入句子中可能存在的问题，定位到错误词的位置。...困惑集：在SIGHAN7 Bake-off 2013中文拼写检查任务中，组织者提供了六种混淆集：4组语音相似的字符（音近字）和2组视觉上相似的字符（形近字）2、 语言模型使用LM预测下一个字（或上一个字...阿里团队的方案与其基本一致，不过模型改成了lstm的seq2seq结构，并且针对最后集成的模型冲突，选择了用语言模型、计算并集、计算与原始句子编辑距离相结合的策略。...图片2.3.3 FASPell爱奇艺发布在EMNLP2019的基于词的中文纠错的方法，FASPell有两个特别的点，一个是用BERT为基础的DAE取代了传统的混淆集，另一点是使用置信度-相似度的解码器来过滤候选集...至于这个过滤条件，一般是某种加权组合，通常需要置信度跟相似度的加权和超过一定阈值才会进行纠错，加权相关的参数可以通过训练集学习得到，在推理时就可以直接使用。
向量相似度搜索：利用余弦相似度或欧几里得距离在向量空间中查找相似的嵌入，从而实现语义相关的内容推荐。...欧几里得距离：也叫欧氏距离，在n维空间中两个点之间的真实距离。这个概念是由古希腊数学家欧几里得提出的，用于计算在欧几里得空间中两点间的直线距离。...内容推荐：Chroma 可基于用户兴趣和行为记录生成语义嵌入，并通过相似度计算为用户提供个性化推荐内容。...2、安装Chroma（python环境） 首先安装 Chroma 及其依赖的 NLP 模型，确保环境中可以运行预训练的大模型： pip install chroma pip install...优势： 高效处理拼写错误和不完整的词。 在小数据集或特定字段（如名称、产品编号）查询中表现良好。 局限性： 语义欠缺：模糊搜索无法识别词语背后的语义。
这样，相似的单词或句子就会在嵌入空间中被映射为相近的向量，具有相似语义的词语或句子在向量空间上的距离也会较近。...这使得在进行自然语言处理任务时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行词语或句子的匹配、分类、聚类等操作。 Word2Vec Word2Vec 是 2013 年由谷歌提出了一套词嵌入方法。...这个向量可以用于多种下游自然语言处理任务，如句子相似度计算、文本分类、情感分析等。通过使用句子嵌入，可以将句子转换为高维空间中的向量表示，从而实现了计算机对句子的理解和语义表达。...而 Embedding 搜索可以通过计算词语之间的相似度，实现对近义词和语义关联词的模糊匹配，从而提高了搜索的覆盖范围和准确性。...而使用 Embedding 搜索方法，可以将单词映射到高维空间中的向量，使得语义相似的单词在空间中距离较近。
对，这个方法就是JS散度。另外一种方式是Hellinger Distance，它的中文名叫概率分布之间的距离--海林格距离，话不多说，同理易得。...这边补充一下，百度的Familia就集成这两种方式去算相似度，异常好用。 TWE 用过LDA的人应该知道：LDA 产生的主题往往被高频词占据，这种现象导致低频词在实际应用中的作用非常有限。...GloVe，FastText，W2V，DSSM生成词的向量化表征结果，然后通过SIF，加权，Attention，平均，求和，Pooling等各种花里胡哨的方法然后在计算Cosine相似度。...只是给大家分享一些我使用的心得 找个靠谱的词向量做Fine-tune，不要随机。这边我是用的集团AI提供的词向量，开源的有腾讯16G，搜狗的20G，科大讯飞的8G结果 数据越多，越好。...neutral三分类的预测 FastSent，用上下文的词来预测目标句子的词，然后把目标句的词的和作为目标句的向量 句向量来补充词向量衡量一个句子的相似度会有明显的提升，我日常做baseline就是wordembedding
① 卖点粗筛 目标是从商品文案素材库里（商详页OCR，用户评论，达人文案等）提取初始卖点候选，主要基于self-adversarialBERT对文案素材（句子或者短语）进行打分，然后根据打分排序并选择top-K...image.png 在素材文案评分中，将人工写作的卖点（达人文案）定义为正样本，将用户评论或者商详页OCR等作为负样本，使用自对抗的BERT模型做分类训练。...它是基于Transformer的双向预训练语言模型，在预训练阶段有Mask语言模型和预测句子关系两个任务，在此基础上进行finetune从而完成文本相似度计算、文本分类、序列标注、问答类问题等。...image.png 用户兴趣嵌入表征：通过work2vector方式获得产品词里每个字的word embedding，将产品词中每个字的表征向量求和获取该产品词的表征，结合用户对每个产品词的喜好权重，然后对所有的产品词进行加权平均...image.png 个性化分发：通过计算用户兴趣表征向量和卖点文案表征向量的相似度来实现。可用的向量相似度计算的主要方法有余弦相似度、皮尔森系数、欧式距离和基于Kernel的相似度计算等。
因此从恶意代码本身的相似性来进行聚类分析，从而实现由已知到未知的检测。但是有一个问题：数据量太大，我们需要对数据特征进行降维。 google提供了一个好办法，那就是simhash算法。...这样我们的字符串就变成了一串串数字，还记得文章开头说过的吗，要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能，现在是降维过程进行时。...( 注：事例摘自Lanceyan的博客《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》) 四.相似度计算与海明距离 我们把库里的文本都转换为simhash签名，并转换为long类型存储，空间大大减少。...两个simhash对应二进制（01串）取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。 计算海明距离的一种方法，就是对两个位串进行异或（xor）运算，并计算出异或运算结果中1的个数。...例如110和011这两个位串，对它们进行异或运算，其结果是： 110⊕011=101 异或结果中含有两个1，因此110和011之间的海明距离就等于2 五.Python Simhash 首先，python
在KG4Py中，我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件，并通过使用具体语法树（CST）构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。...受这些知识图谱的启发，研究人员思考了如何在软件工程中构建知识图谱。代码的大数据为知识图谱构建提供了数据源，基于深度学习的方法为自动知识图谱构建（Wang等人，2020a）提供了帮助。...在搜索时，我们将分割和解析的问题嵌入到同一向量空间中，并计算向量之间的相似度，以显示具有高相似度的答案。接下来，我们介绍语义搜索模型的选择。...在语义相似度计算任务中也不例外。然而，BERT模型规定，在计算语义相似度时，需要同时将两个句子输入到模型中以进行信息交互，这导致了较大的计算成本。...因此，我们将双编码器与无监督方法相结合，训练无标签代码搜索领域的任务，使用Cross-encoders接收用户输入，并计算问题与自然语言描述之间的余弦相似度。
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