wordvec_词的相似度

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wordvec_词的相似度

import gensimfrom gensim.models import word2vecimport loggingimport jiebaimport osimport numpy as np def cut_txt(old_file): import jieba global cut_file # 分词之后保存的文件名 cut_file = old_file + '_cut.txt' try: fi = open(old_file, 'r', encoding='utf-8') exc…

elasticsearch算法之词项相似度算法(一)

一.词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错,其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算:今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法: 二.数据准备计算词项相似度,就需要首先将词项向量化:我们可以使用以下两种方法字符向量化,其将每个字符映射为一个唯一的数字,我们可以直接使用字符编码即可: import numpy as np def vectorize_words(words): lower_words = [word.lower() for word in words]…

elasticsearch算法之词项相似度算法(二)

六.莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项,莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离:莱文斯坦编辑距离是通过添加.删除.或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数: 我们假设两个单词u.v的长度分别为i.j,则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候,则编辑距离为不为零的单词的长度: \[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \; \; \; \; \; \; \; min(i,j) = 0 \] 从编辑距离的定义上来看,…

Wordvec_句子相似度

import jiebafrom jieba import analyseimport numpyimport gensimimport codecsimport pandas as pdimport jieba.posseg as pogfrom gensim.models import Word2Vecfrom gensim.models.word2vec import LineSentence#获取训练语料def data_handle(data): n = data.shape[0] d…

word2vec生成词向量原理

假设每个词对应一个词向量,假设: 1)两个词的相似度正比于对应词向量的乘积.即:$sim(v_1,v_2)=v_1\cdot v_2$.即点乘原则: 2)多个词$v_1\sim v_n$组成的一个上下文用$C$来表示,其中$C=\sum_{i=1}^{n}v_i$.$\frac{C}{|C|}$称作上下文C的中心向量.即加和原则: 3)在上下文$C$中出现单词$A$的概率正比于能量因子$e^{-E(A,C)},where E=-A\cdot C$.即能量法则(可参看热统中的配分函数). 因此:…

词向量：part 1 WordNet、SoW、BoW、TF-IDF、Hash Trick、共现矩阵、SVD

1.基于知识的表征如WordNet(图1-1),包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms,is a关系). 存在的问题: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别,比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的: 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多的人力去创建和调整: 很难计算出准确的词间相似度. 2.基于数据库的表征 2.1 词本身 2.1…

word2vec_文本相似度

#提取关键词#关键词向量化#相似度计算 from jieba import analyseimport numpyimport gensim # 实现给出任意字符串,获取字符串中某字符的位置以及出现的总次数def get_char_pos(string,char): chPos=[] try: chPos=list(((pos,char) for pos,val in enumerate(string) if(val == char))) except: pass return chPos#提取…