一个文本匹配流程的描述 接下来我们看看一个文本的匹配流程，假定要查找的字符串为P=”ababaca”, 被查找的文本为T=”abababacaba”....在每一个步骤中，我们都需要从P的第一个字符开始，看看最多能连续读取几个字符，使得他们能成为S的后缀，假设P的字符个数为m, 那么这个读取过程最多需要读取m个字符，于是复杂度为O(m)....用于字符串匹配的自动机 假定字符串P和文本T只由a,b两个字符组成，也就是字符集为 ∑ \sum={a,b,c}, P含有m个字母，于是，我们要构造的自动机就含有m个状态节点。...Pq P_q的后缀，该调用有两层循环，所以复杂度是O( m2 m^2), makeJumpTable有两层循环，循环次数为O(m*| ∑ \sum|), 所以makeJumpTable总的时间复杂度为...O( m3 m^3| ∑ \sum|), 也就是说，构建跳转表的复杂度是：O( m3 m^3| ∑ \sum|)。
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher
背景 我们不妨想象下面的几个例子： 输入一张商品的图片，从商品库中匹配出相似的商品，这是以图搜图的一个例子； 输入一小段音乐，从音乐库中匹配出对应的音乐出，这是MIR的一个例子； 输入一张人脸，从人脸底库中匹配出对应的人...，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。...blob/master/examples/a_resnet_project/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...内存的使用量确实降下来了，但是如果特征库只包含centroid ID的话，怎么进行向量的相似度计算呢？只有centroid ID的话，怎么计算L2距离呢？？？
余弦相似度介绍 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。...两个向量的夹角示例图如下： 余弦相似度的计算公式 向量的余弦相似度计算公式 余弦相似度计算的示例代码 用Python实现余弦相似度计算时，我们可以使用NumPy库来计算余弦相似度，示例代码如下： import...余弦相似度在相似度计算中被广泛应用在文本相似度、推荐系统、图像处理等领域。...如在文本相似度计算中，可以使用余弦相似度来比较两个文档的向量表示，从而判断它们的相似程度。 又如在推荐系统中，可以利用余弦相似度来计算用户对不同商品的喜好程度，进而进行商品推荐。...如果两篇文章的余弦相似度接近1，那么它们在内容上是相似的； 如果余弦相似度接近0，则它们在内容上是不相似的。 这样的相似度计算方法可以在信息检索、自然语言处理等领域得到广泛应用。
0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。...g.计算相似度 先取两个字符串长度的最大值maxLen，用1-（需要操作数除maxLen），得到相似度。 例如abc 和abe 一个操作，长度为3，所以相似度为1-1/3=0.666。...("差异步骤："+dif[len1][len2]); 52 //计算相似度 53 float similarity =1 - (float) dif[len1][...len2] / Math.max(str1.length(), str2.length()); 54 System.out.println("相似度："+similarity);...最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。
网络总结构 如上图所示，我们的目的是比较两幅图片是否相似，或者说相似度是多少，因此我们构建的卷积神经网络模型的输入就是：两幅图片，然后网络的输出是一个相似度数值。...其实我觉得，用“计算相似度”这个词有点不合适，我觉得应该翻译为匹配程度。...因为文献所采用的训练数据中，如果两张图片匹配，输出值标注为y=1，如果两张图片不匹配，那么训练数据标注为y=-1，也就是说，这个训练数据的标注方法，根本就不是一个相似度数值，而是一个是否匹配的数值。...我们打个比方，有三样物体：钢笔、铅笔、书包，那么在训练数据中，就把钢笔和铅笔标注为y=1，而不是用一个相似度数值来衡量，比我钢笔和铅笔的相似度我们把它标注为y=0.9……，所以说用于用相似度这个词有点不合理...这样算法的最后一层直接是全连接层，输出神经元个数直接为1，直接表示两张图片的相似度。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168948.html原文链接：https://javaforall.cn
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。
比如，你总得打字，会使用到输入法的模糊匹配；你总得网购，刷新页面的时候就会看到某宝给你推荐的产品；你总得看新闻，APP会根据你以往的输入给你推荐文章.........计算文本相似度有什么用？...冗余过滤 我们每天接触过量的信息，信息之间存在大量的重复，相似度可以帮我们删除这些重复内容，比如，大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序，你们可以感受一下 ?...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： ?...相似度，个么侬就好好弄一个相似程度好伐？比如99%相似、10%相似，更关键的是，夹角这个东西—— 我不会算！ 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算？哪本书有？
最近，碰到好多个在问怎么实现两列杂乱文本按“相似度”进行匹配的问题。...最关键的是：“相似度”怎么定义？目前，最常见的说法应该是：相同的字数越多，代表相似度越高。...虽然就我的理解来看，这个定义并不是太可靠，但也许对于很多人来说，这个定义也能得到一些比较满意的匹配结果，所以，就搞一搞试试。...又或者说，对于你的数据来说，相似度是怎么定义的？欢迎留言。 首先，看看要进行匹配的两列简单数据，如下图所示。...接下来排序，加索引固定排序结果： 最后，分组并修改代码提取相似度最高的数据（每组第1行），如下图所示： 结果如下： 至此，整个操作过程完成，每一个步骤以及涉及的函数其实都不复杂
因为发送邮件要限制发送频率，有一些邮件都是同类型的邮件，只是时间不一样，这样就需要判断发送邮件内容的相似度。...similar_text计算字符串相似度 实际上 similar_text 接收3个参数，第3个参数是引用传递，表示相似百分比，函数是返回相似的字节数，且看代码： <?...php // 计算文件相似度 // 两个字符串相差 "技术" 和 "http://" $str1 = "快乐编程是一个通俗易懂的技术博客www.01happy.com"; $str2 = "快乐编程是一个通俗易懂的博客...http://www.01happy.com"; echo similar_text($str1, $str2, $percent); // 输出 57, 实际上就是相似字符串的长度: strlen("...另外还有一个函数可以用来计算从字符串1转化到字符串2需要的编辑距离，俗称操作步数，且看代码： <?
Delphi源代码下载 { 说明 LD(s,t:WideString):Integer 返回两个字符串的编辑长 D= 编辑长 L = 字符串中最长串的长度，当L=0时，L取1 两个字符串的相似度...=1 – D / L , 区间在0~1之间，0表示不相似，1表示完全相同 } unit LDA; {Levenshtein Distance Algorithm} interface function...if l=0 then l:=1; lbResult.Caption:=IntToStr(d);//得到编辑长 lbRes.Caption:=FloatToStr(1-d/l);//计算相似度
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。...在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。 本文中，将介绍业务实践中最常用的几种相似度的度量方法。...基于相似性的度量 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼秩相关系数 肯德尔秩相关系数 余弦相似度 雅卡尔相似度 基于距离的度量 欧几里得距离 曼哈顿距离 1....如果向量指向相同的方向，余弦相似度是+1。如果向量指向相反的方向，余弦相似度为-1。 ? ? 余弦相似度在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度，而不考虑文档的大小。...余弦相似度和雅卡尔相似度都是度量文本相似度的常用方法，但雅卡尔相似度在计算上成本较高，因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明，雅卡尔相似度在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。
余弦相似度公式： ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。 余弦相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 欧氏距离相似度公式： ?...原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 /(1+d)。 范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。...欧式相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 总结： 余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异，比如个人兴趣，可能数值对他影响不大，这种情况应该采用余弦相似度 ，而物品的相似度，例如价格差异数值差别影响就比较大，这种情况应该采用欧氏度量
其实查找相似的东西用机器学习训练的方式处理应该是最好的，今天做的这个小练习主要是针对OpenCV的matchShapes函数的练习，正好把OpenCV的几个函数综合运用一下。 实现效果 ?...从图上我们可以看出来，通过鼠标点击找到我们要实现的轮廓，然后通过匹配轮廓把找到的轮廓在左边的图中都画出来，其中是我们点击的轮廓就红色填充，匹配的相似轮廓用的蓝色填充，就是实现的一个这样简单的效果。...，获取鼠标点击的轮廓pointPolygonTest 4 轮廓匹配matchShapes 代码实现 ?... ptcontour = getPointContour(contours, pt); if (ptcontour.size() <= 0) return dst; //获取相似轮廓...) { double ret = matchShapes(ptcontour, contours[t], CONTOURS_MATCH_I3, 0.0); cout << t << "相似度
莱文斯坦(Levenshtein)距离 莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。...在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。...举个例子，字符串"kitten" 与“sitting” 的莱文斯坦距离是3，因为将kitten变为sitting，最少需要三次变换： 第一步 kitten -> sitten （字符k变成s） sitten...0.12.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl linux安装 pip 安装Levenshtein模块 pip install python-Levenshtein 计算两个字符串的相似度...list的相似度 import Levenshtein import jieba autohome='2009款 1.6L 自动G特别版' #current='花冠 2009款 1.6L 自动G特别版
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章对你有用，请戳底部广告支持 NCC概述 基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段...依靠索引表查找计算结果，NCC就可以实现线性时间的复杂度计算，而且时间消耗近似常量跟窗口半径大小无关，完全可以满足实时对象检测工业环境工作条件。...把彩色图像转换为灰度图像 预计算模板图像和目标图像的积分图 根据输入的窗口半径大小使用积分图完成NCC计算 根据阈值得到匹配或者不匹配区域。 输出结果 检测结果： 标准合格电路板作为参照模板： ?
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....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...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似度
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.
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