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…

基于2-channel  network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的…

使用Levenshtein计算相似度距离,装下模块,调用下函数就好. 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确度高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦. Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删除.替换.如 例如将eeba转变成abac: ① eba(删除第一个e) ② aba(将剩下的e替换成a) ③ abac(在末尾插…

12年前看过这篇文章,今天又看到了,还是有些感慨的.上课的时间虽然已经永远远去,用整块的时间去学习已经不可能,但道理还是要记着的,没准依然有用,自勉.----------------------------------------------------------------------------- 迷时师度 悟了自度――侯捷 元智大学和清华大学的资讯系同学,最近不约而同邀请我在自校的资讯周上为同学们做个演讲.对於那些吊尔郎当,连自己也不关心自己的同学,我向来一点气力都舍不得花:但对於积极上…

链路状态路由协议OSPF的特征.术语.包类型.邻居关系的建立.RID的选择.DR和BDR的选举.度量值的计算.默认路由.验证等. 文章目录 [*1*].链路状态路由协议概述 工作过程 优缺点 [*2*].OSPF概述和基本配置 特性 术语 包格式 包类型 邻居关系的建立过程 基本配置实例 Router ID选举规则 DR和BDR选举规则 度量值计算方法 [*3*].OSPF高级配置 验证实例 默认路由实例 [*1*].链路状态路由协议概述 链路状态路由协议使用Dijkstra算法,也称SPF(S…

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的…

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…

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最…

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’…

#计算相似度 #欧式距离 # npvec1, npvec2 = np.array(det_a), np.array(det_b) # similirity=math.sqrt(((npvec1 - npvec2) ** 2).sum()) # print('similirity:',similirity) #余弦相似度 # def cos_sim(vector_a, vector_b): # """ # 计算两个向量之间的余弦相似度 # :param vector_a: 向量…