环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值. Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能,以便进行进一步的处理. 具体API看官网:https://radimrehurek.com/gensim 中文分词 中文需要分词,英文就不需要了,分词用的 jieba . def segment(d

最近工作上需要做句子语义去重相关的工作,本质上这是属于NLP中text matching(文本匹配)相关的内容.因此我花了一些时间整理了一些关于这个方向的资料,整理如下(也许会持续更新): BiMPM:   https://weibo.com/1402400261/F40cs8tIX?type=comment#_rnd1563284472799 文本匹配的综述:    https://blog.csdn.net/xiayto/article/details/81247461 知乎:如何判断两个文

实际场景: 网站的用户发了一些帖子S1, S2,...,网站就要审核一下这些帖子里有没有敏感词. 1. 如果网站想查一下帖子里有没有一个敏感词P,这个文本匹配要怎么做更快? 2. 如果网站想查一下帖子里有没有敏感词P1, P2,...,这个文本匹配要怎么做更快? 单模匹配与多模匹配 从以上的实际场景中,可以抽象出来两类文本匹配的问题.这里首先将"帖子"抽象为待匹配的序列S,将"敏感词"抽象为模式串P.那目标就是看看序列S中是否包含模式串P. 如果模式串P只有一个,要

论文介绍:Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching (基于负感知注意力的图文匹配,CVPR2022) 代码主页:https://github.com/CrossmodalGroup/NAAF 主要优势: 1)不额外添加任何学习参数前提下,在基础基线SCAN上取得显著性能提升,达到SOTA: 2)模型设计简单有效,只需要SCAN 的文本-图像(Text-to-Image)单方向计算,可以大幅减少基于注意力的匹配方法检索耗时

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2846 题目大意:有多个文本,多个模式串.问每个模式串中,有多少个文本?(匹配可重复) 解题思路: 传统AC自动机是计算单个文本中,模式串出现次数. 这里比较特殊,每个文本需要单独计算,而且每个匹配在每个文本中只能计数1次. 比如add,d只能计数1次,而不是:两次. 所以循环逐个对文本Find.每个Find里,进行Hash,保证每个匹配串只计数1次. 由于匹配串可重复,在Insert之前,也需要离散

1. 简介 AC自动机是一种多模匹配的文本匹配算法. 如果采用naive的方法,即依次比较文本串s中是否包含模式串p1, p2,...非常耗时.考虑到这些模式串中可能具有相同子串,可以利用已经比较过的那些模式串的一些信息,来优化效率.容易想到的一种方法是为这些模式串构建一个trie树,可以较好的利用模式串的公共前缀信息. 但是如果只是采用普通的trie树,仍有 如果一个模式串P1不匹配,就要重新回到根节点再找下一个模式串P2,也就是对于下一个模式串P2,要从P2的起始元素开始,依次与文本串S比较

论文题目:Matching Article Pairs with Graphical Decomposition and Convolutions 发表情况:ACL2019 腾讯PCG小组 模型简介 模型如图     本文的工作是基于概念图 Concept Interac-tion Graph (CIG)来做的,关于CIG的详细解释可以参看腾讯发的另一篇论文:A User-Centered Concept Mining System for Query and Document Understa

问题:在字符串的开头或结尾处按照指定的文本模式做检查,例如检查文件的扩展名.URL协议类型等: 解决方法:使用str.startswith()和str.endswith()方法 >>> filename='spam.txt' >>> filename.endswith('.txt') True >>> filename.startswith('file:') False >>> url='http://www.python.org'

import sys #doc2vev import gensim import sklearn import numpy as np from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence TaggededDocument = gensim.models.doc2vec.TaggedDocument def get_datasest(): with open("ttt.txt", 'r') as cf: docs = cf

测试数据 ["美科学家发现人体新器官","科学家发现新器官"],["曝高云翔悉尼被捕","高云翔涉性侵被捕"],["走失柯基犬被摔死事件","柯基犬摔死后续"],["张继科景甜公布恋情","张继科公布恋情"] string-similarity  (gem "string-similarity")   https://githu

原文本通过TITLE分段 TITLE1 xxx yyy TITLE2 xxx yyy hello zzz hello TITLE3 xxx hello 类似于这样的,hello可能有多个,需要打印出含hello对应的TITLE段落,如(TITLE1不含hello,不打印): TITLE2 hello hello TITLE3 hello 我的解题思路是首先用grep找出所有包括TITLE和hello的行,然后通过sed的N把下一行(最后一行除外)读入模式空间,如果包含 /hello/,那么用P打

代码如下: 环境为VC #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <map> #include <vector> #include <cstring> #include <utility> #include <fstream> using namespace std; int* getNext(string p) {

1. 暴力求解 如下图所示.蓝色的小三角表示和sequence比较时的开始字符,绿色小三角表示失败后模式串比对的开始字符,红色框表示当前比较的字符对. 当和模式串发生不匹配时,蓝色小三角后移一位,绿色小三角移到模式串的第0位. 如果sequence长度为m, pattern长度为n,暴力求解的时间复杂度:O(m * n) 2. KMP算法 暴力求解中"当和模式串发生不匹配时,蓝色小三角后移一位,绿色小三角移到模式串的第0位."能不能多移几位呢? 在发生不匹配之前,我们已经比较一些字符,

下面的代码基于NFA算法实现了在多段字符串中匹配正则表达式,对比NFA算法可以看到它将pc由局部变量提升为类成员,以保存中间匹配状态,另外在匹配成功后将pc恢复到null状态.实际使用中,此类还应该增加一个"reset"方法,将pc值置为null,以便用户可以显式要求重新开始匹配. public class MultiSegmentNFA { private final Digraph G; // digraph of epsilon transitions private final

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

来源: http://www.cnblogs.com/index-html/archive/2013/04/17/js_keyword_match.html http://www.etherdream.com/funnyscript/Keyword/Keyword.html 适用于多关键字.大文本匹配,若关键字只有一个,则只是最朴素的字符串匹配(逐个匹配),没显示作用. var treeSearch = {     makeTree: function(strKeys) {         "u

处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. nchar 字符的个数 toupper 转换为大写字符 tolower 转换为小写字符 substr 求字符串的字串 grep 基于正则表达式的匹配 sub 基于正则表达式的替换 strsplit 字符串分割 paste 字符向量连接 match

第二章:字符串和文本 几乎所有有用的程序都会涉及到某些文本处理,不管是解析数据还是产生输出. 这一章将重点关注文本的操作处理,比如提取字符串,搜索,替换以及解析等. 大部分的问题都能简单的调用字符串的内建方法完成. 但是,一些更为复杂的操作可能需要正则表达式或者强大的解析器,所有这些主题我们都会详细讲解. 并且在操作Unicode时候碰到的一些棘手的问题在这里也会被提及到. 2.1 使用多个界定符分割字符串关键:str.split(str="", num=string.count(st

所谓匹配模式就是用户怎样依据keyword在索引库中查找相关的记录. SPH_MATCH_ALL, 匹配全部查询分词(默认模式); 如"手机配件".不匹配 "我有一部手机",但能够匹配 "手机坏了,须要找配件". 由于"手机配件" 被分成 "手机","配件"两个词.匹配条件是必须同一时候包括这两个词.所以"我有一部手机"不符合匹配要求. SPH_MATCH_ANY,

引言 字符串(string)是一组由16位值组成的不可变的有序序列,每个字符通常来自于Unicode字符集.JavaScript通过字符串类型来表示文本.字符串的长度(length)是其所含16位值的个数.JavaScript字符串(和其数组的索引从零开始,起始位是0).JavaScript中没有表示单个字符的"字符型". 字符串直接量 在JavaScript程序中的字符串直接量,是由单引号或双引号括起来的字符序列.由单引号定界的字符串中可以包含双引号,由双引号定界的字符串中也可以包含