我尝试对文本数据进行聚类,数据清晰,标记化等。我如何在Kmeans或其他聚类模型中输入相似度矩阵?
from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec, WordEmbeddingSimilarityIndex
from gensim.similarities import SoftCosineSimilarity, SparseTermSimilarityMatrix
documents = list(data['clear_response'])
te
假设文本为I love apples, kiwis, oranges and bananas,searchString = kiwis and bananas,为。如何有效地在text中找到与searchString相似度最高的子字符串。
基本上,我试图找到部分文本(文本有很高的错误,拼写错误,额外的符号和空格),这与我的关键字列表相匹配。
我正在寻找一种方法来输出两个字符串之间的匹配百分比(例如:名称),同时也考虑到它们可能是相同的,但是单词的顺序不同。我尝试使用SequenceMatcher(),但结果只是部分令人满意:
a = "john doe"
b = "jon doe"
c = "doe john"
d = "jon d"
e = 'john do'
s = SequenceMatcher(None, a, b)
s.ratio()
0.9333333333333333
s = SequenceMatcher(None, a, c)
s
我正在进行一个项目,在这个项目中,我使用费斯根据查询向量检索n个相邻向量。所讨论的数据是文本数据,正在通过使用机器学习模型在进入FAISS之前创建向量来嵌入。
这些邻居都有分配给它们的类别,并且对查询也有相似的评分,如下所示:
Query: Berlin is the capital of Germany
=====
Neighbours output:
5 Neighbour ids: [57, 163, 177, 124, 91]
Text | Category | Similarity
Berlin is a great city to live in | Capital citi
我正在寻找一个潜在的匹配算法应用于2个数据集( DS1,DS2),这将为所有DS1 x DS2提供一个分数。
要举例说明这个问题:想象一群求职者在找工作。什么样的工作符合求职者的个人资料,哪些求职者能与工作匹配。
任何指针或文档,你可以指示我来帮助我这个?
投入:
求职者(DS1)
ID | name | skills | bio | ...
u1 | alex | C# | candidate bio blah ...
u2 | john | JVM,AWS| ...
u3 | emma | AWS,CSS| ...
作业(DS2)
ID | name | sp
我有这个余弦相似度的spark Udf。
def cosineSimilarity(df):
""" Cosine similarity of the each document with other
"""
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
from scipy.spatial import distance
cosine = udf(lambda v1, v2: (