自然语言处理实战项目21-爱代码爱编程
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目21-两段文本的查重功能,返回最相似的文本字符串,可应用于论文查重。本文想实现一种文本查重功能,通过输入两段文本,从中找出这两段文本中最相似的句子。这项技术有助于检
代码编织梦想
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目21-两段文本的查重功能,返回最相似的文本字符串,可应用于论文查重。本文想实现一种文本查重功能,通过输入两段文本,从中找出这两段文本中最相似的句子。这项技术有助于检
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks 论文核心 对预训练的BERT网络进行修改,使用连体和三连体网络结构,得出有语义的句子嵌入,可以
Unsupervised Opinion Summarization Using Approximate Geodesics 评述 我觉的这篇论文可以细细研读,针对比较关心的几个问题,给了解决方案,在各向异性,在语义表示
Exploiting Sentence Embedding for Medical Question Answering MACSE 是一篇针对医学文本的句向量表征工作,虽然其主要关注的是 QA 任务,但他的句向量表征方式
文本相似度算法之-simhash 原文参考链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/81026564 模糊匹配算法是什么? 模糊匹配的算法也分为两大类: 方法1:求两个文本 相似度 ,大于某个
1. 数据规范化 1.1 Min-max规范化 Min-max 规范化方法是将原始数据变换到[0,1]的空间中。用公式表示就是: 【注】不知道CSDN插入图片咋回事,水印前几天还能去掉,现在像牢牢焊死了一样,把公式都挡
Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity 我们向LSTM提供了补充有同义词信息的词嵌入向量,LSTM使用一个固定大小的向量来编码一个句
Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences 以前的方法要么是从单一方向匹配句子,要么只应用单一的粒度(逐字或逐句)匹配。在这项工作
SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings 这篇论文,我觉得有意思。在创造对抗学习的正负例时,正例直接使用它本身。将同一个句子传递给预先训练好的编码
目录 1. tf-idf(每个文档形成一个tfidf向量) 2. 仅频率(每个文档形成一个频率值向量) 3. 仅出现与否(每个文档形成一个出现与否的二元向量) 4. Word2vec模型(每个
本文介绍了K-means聚类算法,并注释了部分matlab实现的源码。 K-means算法 K-means算法是一种硬聚类算法,根据数据到聚类中心的某种距离来作为判别该数据所属类别。K-means算法以距离作为相似度测度。 假设将对象数据集分为个不同的类,k均值聚类算法步骤如下: Step1:随机从对象集中抽取个对象作为初始聚类中心; Ste
相似度算法 Jaccard Similarity Coefficient、JaroWinkler 、Cosine Similarity、Levenshtein 距离编辑算法案例。 Jaccard相似性系数衡量两个
最近在做实验的时候,需要计算两个向量之鉴的相似性,该如何实现呢? 文章目录 一、余弦相似性(Cosine Similarity)1.1 理论1.2 实践1.2.1 文本处理1.2.2 图像处理1.2.3 推荐
本案例通过设计和实现有关文本相似度比较的类Vector和Sketch,帮助大家进一步掌握设计Python类来解决实际问题的能力。 01、文本相似度比较概述 通过计算并比较文档的摘要可实现文本的相似度比较。 文档摘要的最简单形式可以使用文档中的k-grams(k个连续字符)的相对频率的向量来表示。假设字符的取值可能有128种不同的值(ASCI
前言 本文是该专栏的第21篇,后面会持续分享python的各种干货知识,值得关注。 工作上,可能会需要你对两张图片进行相似度比较。比如现在的图片验证码,需要你对两张图片进行比较,找出图中存在相似特征的地方或动作;再或是在做电商项目的时候,需要你对商品主图进行相似度比较,从而找到潜在的竞争对手。 而本文要介绍的方法,使用python对比两
问题:简单列举几个词向量的应用场景? 单词语义相关性 查找与给定词语意思最相近的 N 个词语:查找与当前词语的词向量的余弦相似度最大的 N 个单词比较两个词语之间的相似度:计算两个词语的词向量之间的余弦相似度 词语类比
MoverScore: Text Generation Evaluating with Contextualized Embeddings and Earth Mover Distance MoverScore是用来评测t
本文主要是对苏剑林老师之前的博客中,对相似度相关的内容稍作整理。 Sentence-bert 是利用bert对两个句子判断相似度。 左图是训练期间的相似度计算方法,右图是推来过程中的相似度计算方法。 训练过程中使用时dense-linear方法,推理过程中使用的cosine方法。 注意到 一点,在u和v两个句子上,训练的时候,采用的是(u,
最近需要做两个字符串的相似度比较,涉及到了这个算法,于是写一篇博客记录一下。 算法简介 Edit Distance 算法,又称Levenshtein Distance(LD)算法,以下简称LD,LD 可以衡量两字符串的相似性。 距离的概念 算法里主要涉及的就是一个距离的概念(名字里带的就是。。)
相似度评测数据集 一般相似度问题出现在:摘要生成任务、对话任务、问答任务中。 摘要生成任务即在给定一段原始文本的基础上,生成预设摘要的过程。 对话任务即给定对话背景和对话上文的基础上,生成对话下文的过程。 问答任务即给定问