本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
本博文本应写之前立的Flag：基于加密技术编译一个自己的Python解释器，经过半个多月尝试已经成功，但考虑到安全性问题就不公开了，有兴趣的朋友私聊讨论吧。 从本篇博客开始，本人将转化写作模式，由话痨模式转为极简模式，力求三言两语让各位看的明白。
本文将从预备知识的概念开始介绍，从距离名词，到文本分词，相似度算法。
最近每天都有玩微信读书上面的每日一答的答题游戏，完全答对12题后，可以瓜分无限阅读卡。但是从小就不太爱看书的我，很难连续答对12道题，由此，产生了写一个半自动答题小程序的想法。我们先看一张效果图吧(ps 这里主要是我电脑有点卡，点击左边地选项有延迟)
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
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。 第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的； 第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 第三篇中，介绍了目前常用的相似度，以及相关 Python 包。 其中具体如何计算，在这里复习： 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF 文本分析 | 常用距离/相似度 一览 ---- 假如我现在有 5 条文本数据，想计算两两之间的相似度，找出最相似的文本对（比
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。 然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜
本文介绍了四款流行的中文主题建模工具，它们分别是LDA，LSI，LSA和CopulaLDA。文章主要从原理，实现方法和应用场景等方面进行了详细的介绍。同时，文章还探讨了这四款工具在处理大数据集和高维稀疏数据时的优缺点。通过实验，作者比较了这四款工具在文本主题建模方面的性能，并总结了各种工具在实际应用中的适用场景。
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)
最近碰到了文本相似度的问题，想到了猫猫数据中有品种的相关描述，于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 崔文谦 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 医学自然语言处理 编辑 | PaperWeekly 本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展，其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤，文本相似度模型发展历程，相关数据集，以及重要论文分享。 文本相似度任务处理步骤 通过该领域的大量论文阅读，我认为处理文本相似度任务时可以分为一下三个步骤： 预处理：如数据清洗等。此步骤旨在对文本做一些规范化操作，筛选有用特征，去除噪音。 文本表示：
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
text2vec, chinese text to vetor.(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。
NLP的接口能力包含词法分析、句法分析、篇章分析、向量技术等各方面技术，共涵盖了16种基本原子能力。具体能力可以参考https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484
BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。
在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。
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）。
本文是刊载于《管理世界》2017 年第 12 期《多个大股东与企业融资约束——基于文本分析的经验证据》[1] 的阅读笔记。原论文参照 Hoberg 和 Maksimovic（2015）、Buehlmaier 和 Whited（2016）的方法，结合中国制度背景和语言习惯，采用文本分析方法构建了融资约束指标。本笔记主要记录其使用文本分析方法构建指标的过程。
作者：maricoliao，腾讯 WXG 应用研究员 一、背景 随着自媒体时代的蓬勃发展，各类自媒体平台每天涌现出海量信息。微信作为最优质的自媒体平台，每天新发表文章数百万篇。汹涌而来的信息，极大地丰富了人们的精神和娱乐生活，但同时也存在着信息繁杂无序、内容同质化、质量参差不齐等问题，而用户最关心的是最新、最热的新闻热点事件。在此背景下，如何快速、准确地挖掘新闻热点内容，帮助用户更快、更好地了解热点事件，并追踪事件的来龙去脉和不同观点，是非常值得深入研究的问题。就此，我们针对微信生态特色，并结合外部媒
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。 那么如何计算两段文本之间的相似程度？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
. Kernelized Linear Regression、Kernelized KNN
余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度，这个值的范围在-1到1之间。
本来呢，pearson，kendall以及spearman这3个相关性公式就让人头疼了，但是最近我在教程：比较不同的肿瘤somatic突变的signature 发现两个不同算法的signature的相似性并不是和文章完全一致，原因是作者使用了一个cosine similarity（余弦相似度）的概念。
策略上需要通过自定义expression动态调整文本相似度算法, 而文本相似度算法对每个匹配(match query)都调用一次, 假设一个request中有10个match query, 每个match query平均匹配10w个文档(我们假设的极端些), 那么一个request会调用打分公式100w次.
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
巴伐利亚算法可以帮助软件高效地处理大量的事件流数据，提高管理效率和准确性，同时可以降低对系统资源的消耗，提高系统的性能和可靠性。
这一节我们来聊聊不定长的文本向量，这里我们暂不考虑有监督模型，也就是任务相关的句子表征，只看通用文本向量，根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。这类通用文本embedding的应用场景有很多，比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext，那最简单的一种得到文本向量的方法，就是直接用词向量做pooling来得到文本向量。这里pooling可以有很多种, 例如
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下：
“噢我的上帝，比尔你再这样，我可要踢你的屁股了。” 如果你看过译制片，一定知道尴尬的翻译难免会让人出戏。 世界上有不同的文化，为了实现更好的沟通，学习对方的语言是个讨巧的捷径，但在面对强大的中文时，歪果仁也很是令咱们熏疼…… 把“美”字标记成两个“¥”： 📷 “奥”字被理解成了一个举刀向前的战士： 📷 “哭”字被非常写意地标记为一只流泪的狗…… 📷 图片来自@央视新闻 微博 人类理解中文尚且如此，机器就更“惨不忍睹”。当你满怀欣喜地下了新游戏，本想用“唠嗑药别停”这个昵称注册的时候却被告知不允许使用，因为包
如何无监督地训练一个神经检索模型是当前IR社区的研究热点之一，在今天我们分享的论文中，OpenAI团队尝试在大规模无监督数据上对GPT系列模型做对比预训练(Contrastive Pre-Training)，得到的 CPT-text模型 在文本匹配、语义搜索等任务上取得了优异的zero-shot性能。
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、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的； 第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算，在这里复习： 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度，或者距离，可以有很多方法，余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是，本文中列的方法，
在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。
模糊匹配是日常工作中经常遇到的问题。比如我们手上有一份多家上市公司的利润表（每行为一家公司）和一份这些公司的现金流量表（同样一行一家公司），但由于种种原因（比如利润表的公司名称是简称，而现金流量表的公司名称是全称）导致同一家公司在两份表中有不同的名称。只有当这两张表的公司名称一致时，我们才能合并这两份表，同时看到这些公司的总体情况。
原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法 – 约翰史密斯 – CSDN博客
逆文档频率高，说明该词很少出现在其他文档。所以像是“你好”这类常用词，就会有很低的IDF，而专业词，比如“脱氧核糖核酸”就会有比较高的IDF。
意大利奢侈品牌 Dolce & Gabbana（杜嘉班纳）的创始人一番脑残的侮辱性言论暴露了自己狂妄傲慢的龌龊内心，也让其品牌为此付出了代价：上海大秀取消、代言人解约、电商全线下架。
随着2018年ELMo、BERT等模型的发布，NLP领域终于进入了“大力出奇迹”的时代。采用大规模语料上进行无监督预训练的深层模型，在下游任务数据上微调一下，即可达到很好的效果。曾经需要反复调参、精心设计结构的任务，现在只需简单地使用更大的预训练数据、更深层的模型便可解决。
关于自然语言处理重要的一个部分是文本摘要，文本摘要的提取涉及到分词、断句、文本权重问题；分词前文已述，断句通过正则表达式完成；文本权重又包括句子的tfidf权重、文本相似度权重和句子的位置权重；关于权重又涉及到归一化处理和权重的权值等等。总的来说提取的摘要质量要比之前的snownlp、sumy、goose直接拿来用效果要好一些。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏推出了实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
AIOps，即 Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维。随着智能化时代的快速发展，企业内服务系统的数量不断增加，系统之间的关系也越来越复杂。如图，在传统运维方式中，运维工程师难以快速准确地对海量告警做出正确判断，导致服务停滞，并造成不可逆的损失。在AIOps智能运维下，智能化的判断告警故障定位非常值得深入探索。
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）在各个领域都展现出强大的应用潜力。音乐与创意产业作为充满艺术性和创新性的领域，也开始积极探索和应用NLP技术。本文将深入探讨NLP在音乐创作、推广、版权保护等方面的应用，通过实例展示NLP如何为音乐产业注入更多创意和效益。
当前，我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器，压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段，但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力，成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似，提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而，与传统搜索引擎相比，提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应，一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而，在无法访问用户个人数据和行为的情况下，定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。
基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等(后续更新其他方向相关模块)，并有相关数据与深度训练优化方式api。各个子项目大都为开源工作，本项目仅做相应处理以及提供一个已训练的预测接口，方便需求者进行快速的使用。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 高超尘 来源 | 开放知识图谱 排版 | PaperWeekly 论文标题： ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2109.04380.pdf 代码链接： https://github.com/caskcsg/ESimCSE 动机 对
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