C# Net 比较2个字符串的相似度(使用余弦相似度) 复制代码使用: /// <summary> /// 比较2个字符串的相似度(使用余弦相似度) /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2"></param> /// <returns>0-1之间的数</returns> pu

We are given two sentences A and B.  (A sentence is a string of space separated words.  Each word consists only of lowercase letters.) A word is uncommon if it appears exactly once in one of the sentences, and does not appear in the other sentence. R

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ

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

We are given two sentences A and B.  (A sentence is a string of space separated words.  Each word consists only of lowercase letters.) A word is uncommon if it appears exactly once in one of the sentences, and does not appear in the other sentence. R

''' 给定两个句子 A 和 B . (句子是一串由空格分隔的单词.每个单词仅由小写字母组成.) 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次,在另一个句子中却没有出现,那么这个单词就是不常见的. 返回所有不常用单词的列表. 您可以按任何顺序返回列表. 示例 1: 输入:A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour" 输出:["sweet","sour"] 示例 2: 输入:A

  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

one-hot映射时,如何选取TOPN作为每一个词承载的word2vec的信息? 我们已经知道,对于这种例子: 怎么绑定手机号? 怎么关联手机号? 他们的相似度取决于绑定和关联这两个词如何相似. #取top2词的相似度vec_i = np.array([1, 0.73, 0.71, 0])vec_j = np.array([0.71, 0.73, 1, 0.71]) dist = linalg.norm(vec_i - vec_j)sim = 1.0 / (1.0 + dist) print(s

模型结构 首先是模型图: 传统的注意力机制无法保存多层原始的特征,根据DenseNet的启发,作者将循环网络的隐层的输出与最后一层连接. 另外加入注意力机制,代替原来的卷积.由于最后的特征维度过大,加入AE降维. Word Representation Layer 层 自然语言的任务首先就是输入层,对每个词的one-hot表示进行embedding, 这几个公式很好理解,首先作者将词的embedding分为两部分,一部分参与训练,即EtrEtr,另一部分是固定不动的,即EfixEfix, cp:

1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并

问题: Natural language sentence matching (NLSM),自然语言句子匹配,是指比较两个句子并判断句子间关系,是许多任务的一项基本技术.针对NLSM任务,目前有两种流行的深度学习框架.一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络结构得到两个句子向量,然后对这两个句子向量做匹配.这种共享参数的方式可以有效减少学习的参数,让训练更方便.但是这种方式只是针对两个句子向量做匹配,没有捕捉到两个句子之间的交互信息.于是有了第二种框架matchi

模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题,但是基础问题仍然是句子建模.首先,文中提出了一种基于CNN的句子建模网络,如下图: 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子,其后面不足的部分填充的全是0值(Zero Padding).可以看出,模型解决不同长度句子输入的方法是规定一个最大的可输入句子长度,然后长度不够的部分进行0值的填充:图中的卷积计算和传统的CNN卷积计算无异,而池化则是使用Max-Pooling. 卷积结构的分

/* 版权声明:能够随意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 除了序列标注问题外,句子对匹配(Sentence Pair Matching)问题也是NLP中非经常见的一类问题.所谓"句子对匹配",就是说给定两个句子S1和S2.任务目标是推断这两个句子是否具备某种类型的关系. 假设形式化地对这个问题定义,能够理解例如以下: 意思是给定两个句子,须要学习一个映射函数.输入是两个句子对,经过映射函数变换,输出是任务分类标签集合中的某类标签.既然我们要讨论深

题目标签:HashMap 题目给了我们两个句子,让我们找出不常见单词,只出现过一次的单词就是不常见单词. 把A 和 B 里的word 都存入 map,记录它们出现的次数.之后遍历map,把只出现过一次的存入 result. Java Solution: Runtime: 3 ms, faster than 89.90% Memory Usage: 37.2 MB, less than 85.88% 完成日期:03/27/2019 关键点:hashmap class Solution { publ

给定两个句子 A 和 B . (句子是一串由空格分隔的单词.每个单词仅由小写字母组成.) 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次,在另一个句子中却没有出现,那么这个单词就是不常见的. 返回所有不常用单词的列表. 您可以按任何顺序返回列表. 示例 1: 输入:A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour" 输出:["sweet","sour"] 示例 2: 输入:A = &

1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的.其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度. 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络,这两者的定义: 孪生网络:两个网络结构相同且共享参数,当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型: 伪孪生网络:两个网络结构相同但不共享参数,或者两个网络结构不同,当两个句子结构

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

给定两个句子 A 和 B . (句子是一串由空格分隔的单词.每个单词仅由小写字母组成.) 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次,在另一个句子中却没有出现,那么这个单词就是不常见的. 返回所有不常用单词的列表. 您可以按任何顺序返回列表. 示例 1: 输入:A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour"输出:["sweet","sour"]示例 2: 输入:A = &qu

题目 给定两个句子 A 和 B . (句子是一串由空格分隔的单词.每个单词仅由小写字母组成.) 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次,在另一个句子中却没有出现,那么这个单词就是不常见的. 返回所有不常用单词的列表. 您可以按任何顺序返回列表.   示例 1: 输入:A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour" 输出:["sweet","sour"] 示例 2: 输入:

给定两个句子 A 和 B . (句子是一串由空格分隔的单词.每个单词仅由小写字母组成.) 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次,在另一个句子中却没有出现,那么这个单词就是不常见的. 返回所有不常用单词的列表. 您可以按任何顺序返回列表. 示例 1: 输入:A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour" 输出:["sweet","sour"] 示例 2: 输入:A = &

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