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....传统比较两个文本相似性的方法，大多是将文本分词之后，转化为特征向量距离的度量，比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。...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
分词 + 杰卡德系数 首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。...因此句子1对应的向量就是[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]，句子2对应的向量就是[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1] 于是，计算两个文本相似度的问题，变成了计算两个向量相似度的问题。...值得一提的是，空间向量+余弦相似度这个算法也被广泛地应用于推荐系统中（据说网易云的推荐就是基于这个算法），这里也展开一下对应的思路。...基于相似度的推荐算法，其实就是根据已有的用户行为数据去推断一个新的用户可能做出的下一个行为。具体的举个例子，比如网易云的电台推荐。...这样做的好处是，我们的向量从词的维度下降到文本的主题的维度，维度更少，计算更快。 其他 简要的提一下其他的相似度/距离公式和算法，在某些场景下也会是不错的选择。 1.
最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。 ...于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。...，所以每两个章节之间都要比较，若一本书书有x章的话，这 里需对比x(x-1)/2次；而此算法采用矩阵的方式，计算两个字符串之间的变化步骤，会遍历两个文本中的每一个字符两两比较，可以推断出时间复杂度至少...想到Lucene中的评分机制，也是算一个相似度的问题，不过它采用的是计算向量间的夹角（余弦公式），在google黑板报中的：数学之美（余弦定理和新闻分类） 也有说明，可以通过余弦定理来判断相似度；于是决定自己动手试试...最后写了个测试，根据两种不同的算法对比下时间，下面是测试结果： 余弦定理算法：doc1 与 doc2 相似度为：0.9954971, 耗时：22mm 距离编辑算法：doc1
文本分析最基本的可以看正则表达式，我曾经写过SAS和Python的相关文章： 导语：SAS正则表达式，统计师入门文本分析的捷径 统计师的Python日记【第九天：正则表达式】 这个小系列，介绍的是计算文本之间的相似度...计算文本相似度有什么用？...反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞，作为网站或者APP的运营者，不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里，挑几个典型广告文本，与它满足一定相似度就进行屏蔽。...推荐系统 在微博和各大BBS上，每一篇文章/帖子的下面都有一个推荐阅读，那就是根据一定算法计算出来的相似文章。...余弦相似度的思想 余弦相似度，就是用空间中两个向量的夹角，来判断这两个向量的相似程度： ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文本相似度度量就是衡量两个文本相似度的算法。主要包括两个步骤：将文本表示为向量（文本表示）；衡量两个向量的相似度（相似度度量）。...1.1 文本切分粒度 可以按照字，词，n-gram对文本进行切分；当文本是长文本时，也可以利用主题模型提取关键词，来减少词的维度。...通常用于长文本，降维将长文本压缩至几个关键词表示（如取TF-IDF权重大的top k个词）。然后将关键词编码成固定长度的二进制字符串。用固定长度的编码来表示一篇文章。...⋃ B ∣ ∣ A ⋂ B ∣ L(A,B)=\frac{|A\bigcup B|}{|A\bigcap B|} L(A,B)=∣A⋂B∣∣A⋃B∣ （4）海明距离 海明距离主要用于simhash算法...一般用动态规划来求解 参考： [1]知乎：常见文本相似度计算方法简介 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
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。...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。...孪生神经网络被用于有多个输入和一个输出的场景，比如手写字体识别、文本相似度检验、人脸识别等。...-1) x2_align = torch.matmul(weight2, x1) return x1_align, x2_align BERT 也可以使用BERT进行文本相似度计算
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。...叫相识(Xiangshi) 具体的安装 方法为： $ 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要以列表的形式作为传入参数。...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
1 基本思路 2 算法基本步骤 3 算法实现 3.1 递归 递归实现 int edit_distance(char *a, char *b, int i, int j) { if (j == 0...) { return i; } else if (i == 0) { return j; // 算法中 a, b 字符串下标从 1 开始，c 语言从 0...= j; } for (i = 1; i <= lena; i++) { for (j = 1; j <= lenb; j++) { // 算法中
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？...，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。...可见TF-IDF模型是有效的，然而在语料较少的情况下，与同是高血压主题的文本相似度也不高。...，一个高血压主题的文本与前两个训练文本的相似性很高，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。...，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。...可见TF-IDF模型是有效的，然而在语料较少的情况下，与同是高血压主题的文本相似度也不高。...，一个高血压主题的文本与前两个训练文本的相似性很高，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？...，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。...可见TF-IDF模型是有效的，然而在语料较少的情况下，与同是高血压主题的文本相似度也不高。...，一个高血压主题的文本与前两个训练文本的相似性很高，而与iOS主题的第三篇训练文本相似度很低 # -*- coding:utf-8 -*- import os,sys,codecs import jieba.posseg
余弦反应的是两个向量的夹角大小，在前面的讨论中也可以看出来，夹角越小，两个向量越趋同，因此可以用夹角的余弦来度量两个向量之间的相似程度（称为“余弦相似度”）。...例如一种特殊情况，当两个向量相同的时候， ， 。夹角越大，两个向量的相似度越小。1.5.1节中探讨的向量间的距离与此异曲同工，基于距离分类，就是将更相似的向量归为一个类别。...距离、余弦是以不同方式度量向量的关系。 余弦相似度的最典型应用就是判断文本内容的相似程度，这是自然语言处理（natural language processing，NLP）中的一项计算。...例如有如下两条文本： 文本1：数学是基础，基础很重要 文本2：数学很重要，要打牢基础 按照人的理解，以上两条文本虽然文字不完全相同，但表达的意思是一样的。那么，用余弦相似度来衡量，也会得到此结论吗？...为了计算余弦相似度，先根据1.1.1节所述，将两个文本向量化，如表1-5-1所示。
1 基本思路 汉明距离定义：在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。 示例： 1011101与1001001之间的汉明距离是2。 2143896与2233796之间的汉明距离是3。..."toned"与"roses"之间的汉明距离是3。...2 算法实现 2.1 Python 实现 方法一： def hamming_distance(chaine1, chaine2): return sum(c1 !
接《NLP 点滴 ：文本相似度 （中）》 神经网络语言模型 word2vec的思想最早起源于2003年Yoshua Bengio等人的论文A Neural Probabilistic Language...围绕本篇博文的主题，即文本相似度的度量，word2vec产生的词向量可以非常方便的让我们做这件事情，利用欧氏距离或者cos都可以。...OK，长舒一口气~，好长的一篇整理，整个文章虽然涵盖了好多个模型、算法，但是围绕的一个主题便是如何度量两个文本之间的相似性，从字面和语义两个角度对自己平时用过接触过的模型算法进行整理归纳，如有任何纰漏还请留言指出...Wetest舆情：http://wetest.qq.com/bee/ 参考文献 莱文斯坦距离 Commons Lang Jaro–Winkler distance 字符串相似算法-(1) Jaro-Winkler...] 使用SimHash进行海量文本去重 海量数据相似度计算之simhash短文本查找 word2vec 中的数学原理详解 DL4J 机器翻译领域的新突破 word2vec 中的数学原理详解 《统计自然语言处理第
接《NLP 点滴 ：文本相似度 （上）》 背景知识 在自然语言处理领域中，有两大理论方向，一种是基于统计的经验主义方法，另一种是基于规则的理性主义方法[15]。...这种方式可以用在SVM、最大熵和CRF等等算法中，完成NLP的大多数场景。...主题模型 在长文本的篇章处理中，主题模型是一种经典的模型，经常会用在自然语言处理、推荐算法等应用场景中。本节从LDA的演变过程对LDA进行阐述，然后就LDA在长文本相似性的判断聚类上做简要说明。...你可以理解为word2vec就是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型，其利用神经网络（关于神经网络之前有简单进行整理：马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习），可以通过训练，把对文本内容的处理简化为...K维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似。
所以传统的Hash是无法在签名的维度上来衡量原内容的相似度，而SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。...我们主要解决的是文本相似度计算，要比较的是两个文章是否相似，当然我们降维生成了hash签名也是用于这个目的。...基本流程 注：具体的事例摘自Lanceyan10的博客《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。...例如： 1011101与1001001之间的汉明距离是2 一般在利用simhash进行文本相似度比较时，我们认为汉明距离小于3的文本是相似的。...想要做到语义层面的度量，我们需要用到机器学习建模，而自然语言的问题转化为机器学习的首要问题便是找到一种方法把自然语言的符号数学化。 接《NLP 点滴 ：文本相似度 （中）》
本文将会整合近几年来比较热门的一些文本匹配模型，并以QA_corpus为测试基准，分别进行测试，代码均采用tensorflow进行实现，每个模型均会有理论讲解与代码实现。...数据集为QA_corpus，训练数据10w条，验证集和测试集均为1w条 其中对应模型文件夹下的args.py文件是超参数 训练： python train.py 测试： python test.py 词向量...：不同的模型输入不一样，有的模型的输入只有简单的字向量，有的模型换成了字向量+词向量，甚至还有静态词向量(训练过程中不进行更新)和 动态词向量(训练过程中更新词向量)，所有不同形式的输入均以封装好，调用方法如下...该版本是采用gensim来训练词向量 动态词向量，请执行 python word2vec.py，该版本是采用tensorflow来训练词向量，训练完成后会保存embedding矩阵、词典和词向量在二维矩阵的相对位置的图片...， 如果非win10环境，由于字体的原因图片可能保存失败 测试集结果对比： ?
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。...上一期，我们介绍了文本相似度的概念，通过计算两段文本的相似度，我们可以： 对垃圾文本（比如小广告）进行批量屏蔽； 对大量重复信息（比如新闻）进行删减； 对感兴趣的相似文章进行推荐，等等。...上一篇我们简单介绍了夹角余弦这个算法，其思想是： 将两段文本变成两个可爱的小向量； 计算这两个向量的夹角余弦cos(θ)： 夹角余弦为1，也即夹角为0°，两个小向量无缝合体，则相似度100% 夹角余弦为...回顾点击这里：文本分析 | 余弦相似度思想 本文会具体介绍如何计算文本的夹角余弦相似度，包括两部分： 向量的夹角余弦如何计算 如何构造文本向量：词频与词频向量 1. 向量的夹角余弦如何计算 ?...---- 这是两个二维向量，如果是两个n维向量的夹角余弦相似度，只要记得，分子依然是向量内积，分母是两个向量模长乘积。 知道了向量的夹角余弦相似度计算方法，现在只要想办法将文本变成向量就可以了。
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...距离越近，越相似。当图片缩小为8*8时，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。...hash1 = aHash(image1) hash2 = aHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) #将距离转化为相似度
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
