一.简单总结 其实相似度计算方法也是老生常谈,比如常用的有: 1.常规方法 a.编辑距离 b.Jaccard c.余弦距离 d.曼哈顿距离 e.欧氏距离 f.皮尔逊相关系数 2.语义方法 a.LSA b.Doc2Vec c.DSSM ...... 二.利用熵计算相似度 关于什么是熵.相对熵.交叉熵的概念,网上有很多,这里就不总结了.本篇主要关注工程方面,即怎么用代码实现,参考的论文来自<Content-based relevance estimation on the web using int

http://www.douban.com/note/319219518/?type=like win7基于mahout推荐之用户相似度计算 2013-12-03 09:19:11    事情回到半年前,我想做关于推荐系统的东西,结果看到了强大的apache mahout,然后各种安装linux,hadoop,apache,mahout,taste,结局是,一个星期的努力,失败....linux实在是hold不住啊,最后放弃了,可是最近计算用户相似度,实在是喜欢mahout 的开源,硬着头皮使用

C# 采用动态规划算法,计算两个字符串之间的相似程度. public static double CountTextSimilarity(string textX, string textY, bool isCase = false) // 计算文本相似度 { if (textX.Length <= 0 || textY.Length <= 0) { return (0); } if (!isCase) { textX = textX.ToLower(); textY = textY.ToLo

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经

互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘 python实现 https://github.com/jtyoui/Jtyoui/tree/master/jtyoui/word  这是一个无监督训练文本词库与分词 (转载) java实现 https://gitee.com/tyoui/jsns 这个速度要快一点.逻辑比较清楚些(转载) 更多实现见文章末尾: 实现原理如下:(转载)http://www.matrix67.com/blog/archives/5044 今年上半年,我在人人网实习了

TextCNN @ 目录 TextCNN 1.理论 1.1 基础概念 最大汇聚(池化)层: 1.2 textCNN模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 基础概念 在文本处理中使用卷积神经网络:将文本序列当作一维图像 一维卷积 -> 基于互相关运算的二维卷积的特例: 多通道的一维卷积: 最大汇聚(池化)层: 1.2 textCNN模型结构 textCNN模型设计如下所示: 定义多个一维卷积核,并分别对输入执行卷积运算.具有不同宽度的卷积核可以捕获不同数目的相邻词

利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

关于ios 下动态计算文本内容的高度,经过查阅和网上搜素,现在看到的有以下几种方法: 1. //  获取字符串的大小  ios6 - (CGSize)getStringRect_:(NSString*)aString { CGSize size; UIFont *nameFont=[UIFont fontWithName:@"Helvetica" size:13]; size=[aString sizeWithFont:nameFont constrainedToSize:CGSize

转:http://blog.csdn.net/iunion/article/details/12185077   之前用Text Kit写Reader的时候,在分页时要计算一段文本的尺寸大小,之前使用了NSString类的sizeWithFont:constrainedToSize:lineBreakMode:方法,但是该方法已经被iOS7 Deprecated了,而iOS7新出了一个boudingRectWithSize:options:attributes:context方法来代替: 很碍眼

Swift - 计算文本高度 效果 源码 // // String+StringHeight.swift // StringHeight // // Created by YouXianMing on 16/8/30. // Copyright © 2016年 YouXianMing. All rights reserved. // import UIKit extension String { /** Get the height with the string. - parameter at

在视图加载的过程中,是先计算出frame,再根据frame加载视图的,所以在设计计算高度的方法的时候,设计成加号方法; //首先给外界提供计算cell高度的方法 + (CGFloat)heightForRowWithDic:(NSDictionary *)dic { //cell高度 = nameLabel高度 + contentLabel高度 + 间距; + kHeight_NameLabel; } //动态计算文本高度 + (CGFloat)heightForText:(NSString *

之前用Text Kit写Reader的时候,在分页时要计算一段文本的尺寸大小,之前使用了NSString类的sizeWithFont:constrainedToSize:lineBreakMode:方法,但是该方法已经被iOS7 Deprecated了,而iOS7新出了一个boudingRectWithSize:options:attributes:context方法来代替: 很碍眼的黄色警告标志. 先来看看iOS7 SDK包中关于boudingRectWithSize:options:attr

在IOS开发中例如微博,QQ聊天界面中要显示大量的文字信息,这样需要计算出文字部分的尺寸,才能设计出合适的控件尺寸和位置.下面是IOS 7.0计算文本尺寸的方法.- (CGRect)boundingRectWithSize:(CGSize)size options:(NSStringDrawingOptions)options attributes:(NSDictionary *)attributes context:(NSStringDrawingContext *)context NS_AV

二分类问题的交叉熵   在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数.对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 \[-log(yt|yp)=-(ytlog(yp)+(1-yt)log(1-yp))\] 对于整个模型而言,其损失函数就是所有样本点的损失函数的平均值.注意到,对于该损失函数,其值应该为

jQuery计算文本宽度的原理是利用html提供的<pre>标签,向dom中动态添加<pre>标签,标签里的内容就是要测试长度的文本,获取完长度之后再删除刚才添加的<pre>标签,从而可取到文本的大概长度了.为什么要用标签而不用其他标签呢,那来看看<pre>标签的特性吧:pre 元素可定义预格式化的文本.被包围在 pre 元素中的文本通常会保留空格和换行符;而文本也会呈现为等宽字体. <pre>标签的一个常见应用就是用来表示计算机的源代码.需要注

linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下: 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现. 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离.要求str1和str2必须长度一致.是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数.如 2. Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离(也成Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删

/// <summary> /// 计算文本的宽度 /// </summary> /// <param name="str"></param> /// <returns></returns> ) { Font f = new Font("微软雅黑", 12F, System.Drawing.FontStyle.Regular, GraphicsUnit.Pixel); Size sif = Te

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不