本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可以从头到尾听我娓娓道来.有任何问题,欢迎交流. 1. 摘要

在计算文本相似项发现方面,有以下一些可参考的方法.这些概念和方法会帮助我们开拓思路. 相似度计算方面 Jaccard相似度:集合之间的Jaccard相似度等于交集大小与并集大小的比例.适合的应用包括文档文本相似度以及顾客购物习惯的相似度计算等. Shingling:k-shingle是指文档中连续出现的任意k个字符.如果将文档表示成其k-shingle集合,那么就可以基于集合之间的Jaccard相似度来计算文档之间的文本相似度.有时,将shingle哈希成更短的位串非常有用,可以基于这些哈希值的

        在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识         第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消

问题描述 小白请教,基于知网的词语相似度计算开源代码,为何无法找到词语? 传送门:http://download.csdn.net/detail/liuygvip/4379328 包括了论文,算法描述,完整代码.代码注释也非常清晰,也调试可用. 问题是: 为什么我在其他项目中引用这个项目的相似的计算时,永远提示未找到收录词汇.....? 按理说词典没有加载成功的话会报错提示的,可是没有啊.只不过输入任何词汇都提示未找到收录词汇,这是怎么回事啊?

问题描述 python 向量空间模型 相似度计算 求大神 运行总是通不过 #用向量空间模型计算两个字符串s和s1之间的相似度 from math import sqrt from collections import Counter import re def vsm_distance(s,s1): #将s,s1转化为字典格式(dictionary{词:词频}) mylist=re.findall(r"w+",s) ss=Counter( mylist) mylist1=re.find

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

相似度计算在信息检索.数据挖掘等领域有着广泛的应用,是目前推荐引擎中的重要组成部分.随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长,对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈.在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销,导致性能低下.我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想,大大降低了网络数据传输量:并通过在系统层次对Spark的改进优化,使其可以稳定地扩展至上千台规模.本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例,通过实

php默认有个函数similar_text()用于计算字符串之间的相似度,该函数也可以计算两个字符串的相似度(以百分比计).不过这个函数感觉对中文计算很不准确比如:  代码如下 复制代码 echo similar_text("吉林禽业公司火灾已致112人遇难","吉林宝源丰禽业公司火灾已致112人遇难"); 这两个新闻标题其实都是一样的,如果使用similar_text()相似对结果为:42,即只相似42%,所以这个感觉很不靠谱,今天刚好收集到一段PHP代码也是用于

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