1. 问题描述 给你若干篇文档,找出这些文档中最相似的两篇文档? 相似性,可以用距离来衡量.而在数学上,可使用余弦来计算两个向量的距离. \[cos(\vec a, \vec b)=\frac {\vec a*\vec b}{||\vec a||*||\vec b||}\] 因此,用向量来表示文档,然后就可以用余弦来计算两篇文章之间的相似度了. 2. 词袋模型 一篇文档里面有很多很多句子,每个句子又是由一个个的词组成.词袋模型,通俗地讲,就是:把一篇文档看成词袋,里面装着一个个的词. 从而,将一

C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w

版权声明:本文为博主原创文章,地址:http://blog.csdn.net/napoay,转载请留言. 总结Jackcard类似度和余弦类似度. 一.集合的Jackcard类似度 1.1Jackcard类似度 Jaccard类似指数用来度量两个集合之间的类似性,它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数. 数学公式描写叙述: J(A,B)=|A∩B||A∪B| 这个看似简单的算法有非常大的用处,比方: 抄袭文档 高明的抄袭者为了掩盖自己抄袭的事实.会选择性的抄袭文档中的一些段落,或者对

最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它用来作为一个搜索关键字在文档或整个查询词组的权重的计算方式.前几天看了吴军老师的数学之美系列文章,这个TF/IDF可以追

搜索结果排序是搜索引擎最核心的构成部分,很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏.虽然搜索引擎在实际结果排序时考虑了上百个相关因子,但最重要的因素还是用户查询与网页内容的相关性.(ps:百度最臭名朝著的“竞价排名”策略,就是在搜索结果排序时,把广告客户给钱最多的排在前列,而不是从内容质量考虑,从而严重影响了用户体验).这里要讲的就是:给定用户搜索词,如何从内容相关性的角度对网页进行排序.判断网页内容是否与用户查询相关,这依赖于搜索引擎所采用的检索模型,常见的检索模型有:布尔模型.向量空间模型.概率模型

import numpy as np import pandas as pd import math def bool_retrieval(string): if string.count('and')*string.count('or') > 0: a = string[:string.find('or')] b = string[string.find('or')+3:] bool_retrieval(a) bool_retrieval(b) elif 'or' in string: key

主要知识点: boolean model IF/IDF vector space model     一.boolean model     在es做各种搜索进行打分排序时,会先用boolean model 进行初步的筛选,boolean model类似and这种逻辑操作符,先过滤出包含指定term的doc.must/must not/should(过滤.包含.不包含 .可能包含)这几种情况,这一步不会对各个doc进行打分,只分过滤,为下一步的IF/IDF算法筛选数据.     二.TF/IDF

    1.了解 MQ 的本质和 RabbitMQ 的特性: 2.掌握 RabbitMQ 的 Java API 编程和 Spring 集成 RabbitMQ 1. MQ 了解 1.1. 消息队列简介 1.1.1.MQ 的诞生历程 我们要去用 MQ,先来了解一下 MQ 是怎么诞生的,这样对于它解决了什么问题理解会更加深刻.世界上第一个 MQ 叫什么名字,是什么时候诞生的? 1983 年的时候,有个在 MIT 工作的印度小伙突发奇想,以前我们的软件相互通信,都是点对点的,而且要实现相同的协议,能不能

[转载]MVC架构在Asp.net中的应用和实现 摘要:本文主要论述了MVC架构的原理.优缺点以及MVC所能为Web应用带来的好处.并以“成都市信息化资产管理系统”框架设计为例,详细介绍其在Asp.net环境下的具体实现.旨在帮助Web设计开发者更好的了解和掌握MVC,合理利用MVC构建优秀的Web应用. 关键字:MVC.视图.控制器.模型.Asp.net Application and Implementation of MVC Construction in Asp.net Abstract

我们採用更加形式化的定义,并採用稍大一些的样例来展示怎样使用基于数据集频率的权重.相应于一个给定的词项,其权重使用IDF(逆文档频率)来计算. 为了给每篇文档建立一个相应的向量,能够考虑例如以下定义.   对于每一篇文档向量,都有n个分量,而且对于整个文档集中每一个不同的词项,都包括一个词条. 向量中的每一个分量为在整个文档集中计算出来的每一个词项的权重.在每篇文档中.词项权重基于词项在整个文档集中出现的频率情况以及词项在某一个特定文档中出现的频率自己主动赋值. 词项在一篇文档中出现的频率越高.

VSM思想 把文档表示成R|v|上的向量,从而可以计算文档与文档之间的相似度(根据欧氏距离或者余弦夹角) 那么,如何将文档将文档表示为向量呢? 首先,需要选取基向量/dimensions,基向量须是线性独立的或者正交的向量. 在IR系统中,有两种方式决定基向量: 1.核心概念的思想(core concept):把词语的类型分类,按照其在不同分类上的“倾斜程度”决定向量的值.but,很难决定基向量. 2.把出现过的term(词语)都当作是一个基向量,假定所有的基向量都是相互正交相互独立的.以下我们

xml中文档(query)的结构: <topic> <number>CIRB010TopicZH006</number> <title>科索沃難民潮</title> <question> 查詢科索沃戰爭中的難民潮情況,以及國際間對其采取的援助. </question> <narrative> 相關文件內容包含科省難民湧入的地點.人數.受安置的狀況,難民潮引發的問題,参與救援之國家與國際組織,其援助策略與行動內容

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.

基本原理:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2009/12/14/1623594.html 所有过程:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/06/13/1757479.html 1.什么是索引,为什么需要索引 对非结构化数据也即对全文数据的搜索主要有两种方法: 一种是顺序扫描法(Serial Scanning):所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q

前言 I/O在软件开发中的重要性无需多言,无论是在操作系统.网络协议.DBMS这种底层支撑软件还是在移动APP,大型网站服务器等应用软件的开发中都是最核心最重要的部分.特别是现在软件服务使用量和数据量爆炸增长的时代,大数据背景下的高可用分布式系统都离不开高效稳定的I/O.本文就简要分析各类I/O模型的演进.基本原理.应用方法.优缺点及其使用场景.文章最后会简要分析两种常用的I/O设计模式.需要说明的是,对于I/O中的许多问题是没有统一.确切的答案的,因此在分析一些问题的时候会根据自己的理解来说明

一.总论 根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html定义: Lucene是一个高效的,基于Java的全文检索库. 所以在了解Lucene之前要费一番工夫了解一下全文检索. 那么什么叫做全文检索呢?这要从我们生活中的数据说起. 我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据. 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等. 非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等. 当然有的地方还会提到第三种,半

“身为一个初学者,时常能体味到初学者入门的艰辛,所以总是想抽空作点什么来尽我所能的帮助那些需要帮助的人.我也希望大家能把自己的所学和他人一起分享,不要去鄙视别人索取时的贪婪,因为最应该被鄙视的是不肯付出时的吝啬.” ----- 题记  By PiggyXP(小猪) 前   言   其实我首先应该道歉,因为7月份的时候曾信誓旦旦的说要写一套关于SOCKET所有模型的入门文章以及配套代码,不过没想到后天竟然被美女所迷出去度假了,刚刚回来不久......-_-b其实那些模型的配套代码我已经基本写完了,