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…

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…

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 ·…

1,$TF-IDF$算法 $TF$是指归一化后的词频,$IDF$是指逆文档频率.给定一个文档集合$D$,有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$.文档集合总共包含$m$个词(注:一般在计算$TF-IDF$时会去除如“的”这一类的停用词),有$w_1, w_2, w_3, ......, w_m \in W$.我们现在以计算词$w_i$在文档$d_j$中的$TF-IDF$指为例.$TF$的计算公式为: $ TF = \frac{freq(i, j)} {max_{le…

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc…

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…

[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…