NLP文本语义相似匹配

2024-10-04

NLP 语义相似度计算整理总结

更新中最近更新时间: 2019-12-02 16:11:11 写在前面: 本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学.写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步. 一.背景二.基本概念三.语义相似度计算方法四.参考文献一.背景在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如: 在搜索场景下(对话系统.问答系统.推理等),query和Doc的语义相似度: feeds场景下Doc和Doc的语义相似

斯坦福NLP课程 | 第15讲 - NLP文本生成任务

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

【python cookbook】【字符串与文本】4.文本模式的匹配和查找

问题:按照特定的文本模式进行匹配或查找解决方法: 1.简单的文字匹配,只需使用str.find().str.startswith().str.endswith()或类似的函数即可: 2.复杂的匹配,需要使用正则表达式以及re模块 >>> import re >>> text1='11/23/2016' >>> text2='Nov 23,2016' >>> if re.match(r'\d+/\d+/\d+',text1): pri

通过匹配绑定select option的文本值模糊匹配

//通过匹配绑定select option的文本值模糊匹配 $(".class option:contains('文本值')").attr("selected", true);

Nlpir Parser灵玖文本语义挖掘系统数据采集

在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的.它是计算机与外部物理世界连接的桥梁.各种类型信号采集的难易程度差别很大. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础,集成了全文精准检索.新词发现.分词标注.统计分析.关键词提取.热点分析.文本分类过滤.文档去重.等功能,其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据采集特点: (1)利用采集技术,实现对互联网目标信息源(网站.论坛.博客.政府网站.中外媒体网站)各类碎

NLP文本相似度

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

fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr

文本框模糊匹配（纯html+jquery简单实现）

一.项目中需要用到此功能,使用过EasyUI中的Combobox,网上也搜过相应的解决办法,对于我的项目来说都不太合适,因为我还是喜欢比较纯粹的东西,就自己动手写了一个,比较简单,但还算能用,我的项目中也已经使用上了,做了个小demo作为记录,有需要的自己复制代码改一改就好了.(向立凯) 先来一张效果展示图: 接下来是代码,纯html+css+jQuery的,建个新页面复制进去即可,复制代码注意自己重新导入一个jquery(文本框模糊匹配) <!DOCTYPE html> <html x

NLP文本分类方法汇总

模型: FastText TextCNN TextRNN RCNN 分层注意网络(Hierarchical Attention Network) 具有注意的seq2seq模型(seq2seq with attention) Transformer("Attend Is All You Need") 动态记忆网络(Dynamic Memory Network) 实体网络:追踪世界的状态其他模型: BiLstm Text Relation: Two CNN Text Relation:

浅谈NLP 文本分类/情感分析任务中的文本预处理工作

目录浅谈NLP 文本分类/情感分析任务中的文本预处理工作前言 NLP相关的文本预处理浅谈NLP 文本分类/情感分析任务中的文本预处理工作前言之所以心血来潮想写这篇博客,是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作,想总结一下自己的所学所想,老规矩,本博文记载仅供备忘与参考,不具备学术价值,本文默认使用python3编程(代码能力是屎山级别的,请谅解),默认文本为英文,代码主要使用Pytorch(博主老笨蛋了,之前一直执迷不悟用Keras,现在刚刚开始用torch,怎么说

NLP文本分类

引言其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https

NLP文本相似度(TF-IDF)

本篇博文是数据挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似度的理论部分,下一篇是代码实战. 我们在比较事物时,往往会用到“不同”,“一样”,“相似”等词语,这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较.只有通过比较才能得出结论,究竟是相同还是不同.但是万物真的有这么极端的区分吗?在我看来不是的,生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确.比如男人和女人,虽然生理器官和可能思想有些不同,但也有相同的地方,那就是都是人,就是说相似度不为0:比如石头与小草,它们对于虚拟类都是一种实体类,相似度也不

NLP 文本预处理

1.不同类别文本量统计,类别不平衡差异 2.文本长度统计 3.文本处理,比如文本语料中简体与繁体共存,这会加大模型的学习难度.因此,他们对数据进行繁体转简体的处理. 同时,过滤掉了对分类没有任何作用的停用词,从而降低了噪声. 4.上文提到训练数据中,存在严重的样本不均衡问题,如果不对该问题做针对性的处理,则会严重制约模型效果指标的提升. 通过对数据进行了大量的分析后,他们提出了一个简单有效的缓解样本不均衡问题的方法,基于标签传播的数据增强方法. [如果标题A与标题B一致,而标题A与标题C一致,那

EditText文本中用正则匹配是否包含数字，及判断文本只能是纯汉字或纯字母

遇到判断EditText中文本,是否为制定格式 EditText et; Button btn; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); et = (EditText) this.findViewById(R.id.editText1); btn = (Butt

用python处理时间、utf8文本、正则匹配、序列化、目录路径搜索、xml解析

python 处理时间 import time import re now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.gmtime()) timeobj = re.match(r'(.*)-(.*)-(.*) (.*):(.*):(.*)', now) if timeobj is not None: timestamp = time.mktime(time.strptime(now, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

NLP文本情感分类传统模型+深度学习（demo）

文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型摘自:http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作分词工具测试结果结巴中文分词工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作中科院分词工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都

sed删除文本第一个匹配行

源文本如下,要求删除第一个为happy-123456的行. ----------------------------- aaaaaaa happy- bbbbbb asdasawe happy- dsafsdfsd sagasdfasd happy- ------------------------------ 目标文本: ----------------------------- aaaaaaa bbbbbb asdasawe happy- dsafsdfsd sagasdfasd happy

实现nlp文本生成中的beam search解码器

自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

NLP文本清理时常用的python小函数

# coding = utf-8 import re 1. 清理杂七杂八字符 ''' [a-zA-Z0-9] 字母数字 [\u4e00-\u9fa5] 汉字的utf-8 code范围 ''' # 保留字母.数字.汉字和标点符号(),.!?": def remove_others(s): return re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5(),.!?":]', ' ', s) # 删除多余的空白(including spaces, tabs, line br