这个比较文本用到的主要是余弦定理比较文本相似度,具体原理右转某度,主要适用场景是在考试系统中的简答题概述,可根据权重自动打分,感觉实用性蛮广的. 先说下思路: 文本分词,中文于英文不同,规范的英文每个都有空格自动分词,中文则是连成长串,我们只有一一比对每个词出现的频率做简单的比较,在这里使用到了SCWS的一个分词api接口http://www.ftphp.com/scws/api.php(仅支持POST,因为要模拟Http请求,所以请求时间也是根据具体环境而定,所以可以自己手写一些字典,本地分词

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 之前介绍了DSSM算法,它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度,本文用CNN的结构对数据进行降维. 2. CNN-DSSM CNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 2.1 CNN-DSSM架构 CNN-DSSM的架构图如下: 输入:\(Query\)是代表用户输入,\(document\)是数据库中的文档. wor

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

Python使用gensim进行文本相似度计算 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101895642665/ 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. 评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观. 那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大. 这是从

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch3.pdf 汇总于此 还有这本书 http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/ 里面有词向量空间 SVM 等介绍 http://pages.cs.wisc.edu/~dbbook/openAccess/thirdEdition/slides/slides3ed-english/Ch27b_ir2-vectorspace-95.pdf 专门介绍向量空间 https://courses.

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

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

前阵子做了一些IT opreation analysis的research,从产线上取了一些J2EE server运行状态的数据(CPU,Menory...),打算通过训练JVM的数据来建立分类模型,用于server状态的分类.这个过程中发现最难的地方就是构建训练数据集,训练数据必须要有明确的type flag,用以表示数据向量采集当时,server所处的状态类别.简单的说,就是大家不清楚哪些数据代表正常,哪些数据代表异常,哪些数据代表临界状态,甚至不知道server应该有几种明确的状态.出现这

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花

NLP文本相似度 相似度 相似度度量:计算个体间相似程度 相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小 最常用--余弦相似度:​ 一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似 如果向量a和b不是二维而是n维 ​ 示例 句子1:这只皮鞋号码大了,那只号码合适 句子2:这只皮鞋号码不小,那只更合适 ​分词 句子1:这只/皮鞋/号码/大了,那只/号码/合适 句子2:这只/皮鞋/号码/不/小,那只/更/合适 ​列出所有词 这只,皮鞋,号

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文. 原理 1.文本相似度计算的需求始于搜索引擎. 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度,从而把最相似的排在最前返回给用户. 2.主要使用的算法是tf-idf tf:term frequency 词频 idf:inverse document frequency 倒文档频率 主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高,并且在其

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

项目中需要算2个字符串的相似度,是根据余弦相似性算的,下面具体介绍一下: 余弦相似度计算 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小.余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性". 我们知道,对于两个向量,如果他们之间的夹角越小,那么我们认为这两个向量是越相似的.余弦相似性就是利用了这个理论思想.它通过计算两个向量的夹角的余弦值来衡量向量之间的相似度值.余弦相似性推导公式如下: public class Cosine {

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多

reference: http://www.52nlp.cn/python-%e7%bd%91%e9%a1%b5%e7%88%ac%e8%99%ab-%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%a4%84%e7%90%86-%e7%a7%91%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98 一.Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是