1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符

  本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代.   本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity).   首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading."   通常,NL

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语

Description 编程输入一行文本,计算这行文本的单词平均长度.假设每个单词用至少一个空格或者标点(英文逗号.句号)隔开.使用C++ string类型. Input 输入一行文本,不包含数字 Output 输出平均单词长度 Sample Input hello, how are you Sample Output 3.5 解题思路: 第一步计算出句子中所有字母的个数letterNum,第二步计算出句子中单词的个数wordNum(关键),第三步求出单词平均长度:letter / wordNu

声明:本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客http://blog.csdn.net/lanphaday 先将两张图片转化为直方图,图像的相似度计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图相似度的定量度量: Sim(G,S)= 其中G,S为直方图,N 为颜色空间样点数 转换为相应的 Python 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import Image def make_regalur_image(img,size=(256,25

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, words1 = ["great", "acting", "skills"] and words2 = [&

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, "great acting skills" and "fine drama talent" are similar, if th

import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([1, 2, 6, 8]) dot = np.dot(a, b) norma = np.linalg.norm(a) normb = np.linalg.norm(b) cos = dot / (norma * normb) skl_cos = cosine_simila

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 {

使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确.如下面两个句子: "北京的首都是中国"与"中国的首都是北京"的相似度为1. "学习容易"和"学习困难"的相似度很容易也非常高. 为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量. 数据准备 训练和测试数据包

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

转自:http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856 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. 许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance. 2.用途 模糊查询 3.实现过程 a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, "great acting skills" and "fine drama talent" are similar, if th

import jiebafrom jieba import analyseimport numpyimport gensimimport codecsimport pandas as pdimport jieba.posseg as pogfrom gensim.models import Word2Vecfrom gensim.models.word2vec import LineSentence#获取训练语料def data_handle(data): n = data.shape[0] d

similar_text — 计算两个字符串的相似度 int similar_text ( string $first , string $second [, float &$percent ] ) $first 必需.规定要比较的第一个字符串. $second 必需.规定要比较的第二个字符串. $percent 可选.规定供存储百分比相似度的变量名. 两个字符串的相似程度计算依据 Oliver [1993] 的描述进行.注意该实现没有使用 Oliver 虚拟码中的堆栈,但是却进行了递归调用,这

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

我这个计算得14通道,每个通道截取3000个数据得复杂度,最后将计算得出得数据存储到本地txt文档中 function LZC(data) % 计算一维信号的复杂度 % data时间序列 % lzc:信号的复杂度 data = data(:,1:3000); for i=1:14 MeanData = mean(data(i,:)); % 数据二值化处理,基于均值的二值化处理 b=(data(i,:)> MeanData); x(1:length(b))='0'; x(b)='1';%二值化后得