转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语

SimHash原理 1.SimHash背景 SimHash算法来自于 GoogleMoses Charikar发表的一篇论文"detecting near-duplicates for web crawling" ,其主要思想是降维, 将高维的特征向量映射成低维的特征向量,通过两个向量的Hamming Distance(汉明距离)来确定文章是否重复或者高度近似. Hamming Distance: 又称汉明距离,在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个

参看了 https://github.com/awnuxkjy/recommend-system 对方用了 余弦 函数实现相似度计算,我则用的是 hanlp+hash 算法(Hash算法总结) 再看服务器的工作情况

本篇博文是数据挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似度的理论部分,下一篇是代码实战.       我们在比较事物时,往往会用到“不同”,“一样”,“相似”等词语,这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较.只有通过比较才能得出结论,究竟是相同还是不同.但是万物真的有这么极端的区分吗?在我看来不是的,生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确.比如男人和女人,虽然生理器官和可能思想有些不同,但也有相同的地方,那就是都是人,就是说相似度不为0:比如石头与小草,它们对于虚拟类都是一种实体类,相似度也不

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM 

一.url去重url存到数据库所有url放到set中(一亿条占用9G内存)md5之后放到set中(一亿条占用2,3G的内存)scrapy采用的就是类似方法bitmap方法(url经过hash后映射到bit的每一个位上,存在冲突,一亿url占用约12M)bloomfilter(bitmap改进,多重hash解决冲突,一亿url占用) 二.文章相似度1.有关重复的定义,如果完全一样,基本上你hash一下特征值就好2. 如果不要完全一样,那就是概率学上的可能(80%他们可能是一样).基础算法KMP算法

上一篇文章中的分组,都是通过新建列的方式实现的,直观上比较容易理解.不过这样都修改了原始数据的结构,如果我们不在源表上进行修改,直接通过度量值的方式来进行分组,是否可以实现呢? 答案当然是肯定的. 采用度量值的方式首先定义好分组的类别和标准,然后把需要分组的数据分别统计到指定的分组中. 依然按照上篇文章的数据,统计优秀.良好.及格和不及格的学生分别有多少? 成绩表中的数据结构不做任何更改,我们先创建一个分组表, 如果成绩落在最小值和最大值之间,就归属于该分组. 编写度量值如下: 成绩分组统计 =

问题地址: http://www.thegrouplet.com/thread-112923-1-1.html 问题: 网站配有太多的模板是否影响网站加载速度 月光答复: wp不需要删除其他的模板,不影响速度 问题地址: http://www.thegrouplet.com/thread-112926-1-1.html 问题: 除了WORDPRESS大家还用什么其他的博客程序额? 月光答复: Typecho这种虽然简单,但是如果你有特殊需要,找插件和模板就难多了 各有各的好  ... 问题地址:

PHP 基础知识部分 1. 求$a的值 复制代码 代码如下: $a = "hello"; $b = &$a; unset($b); $b = "world"; echo $a; 2. 求$b的值 复制代码 代码如下: $a = 1; $x = &$a; $b = $a++; echo $b; 3. 写出一个函数实现 删除指定目录包括其下的所有子目录以及文件 4. 写一个函数,算出两个文件的相对路径,如: $a = '/a/b/c/d/e.php';

1.百度每更新一次,网站的收录就减少很多,但是我每天都增加伪原创的内容啊? 这个问题大多数是因为网站权重导致百度不够重视你:另外就是文章质量度不高,没有可读性或是原创度太低,尽管百度会收录,但是经过一次更新后可能会太淘汰,你的文章质量越高,收录的可能性越高:还有就是网站网页的重复度过高,百度更新后直接删除重复的内容:当然也有可能是百度自身算法更新,你的网站某些文章受更新影响. 2.今天百度更新了,关键词排名掉下去了,快照竟然慢下来了,这该怎么办啊?大家快来给救急啊! 这是一个经常被问3到的问题,

SEO 的工作过程中,大家都会碰到很多这样或那样的问题,做 SEO 随着时间慢慢变长之后,知识会慢慢地积累,之前的问题也会慢慢的都被解答.这里是码动世界为大家整理的有关 SEO 百问百答. 1. 百度每更新一次,网站的收录就减少很多,但是我每天都增加伪原创的内容? 答:这个问题大多数是因为网站权重导致百度不够重视你:另外就是文章质量度不高,没有可读性或是原创度太低,尽管百度会收录,但是经过一次更新后可能会太淘汰,你的文章质量越高,收录的可能性越高:还有就是网站网页的重复度过高,百度更新后直接删除

在接触seo的过程中,大家都会碰到很多这样或那样的问题,特别是一些seo新手由于知识有限会经常到很多地方问一些网站优化的问题,做seo时间慢慢变长之后,知识会慢慢地积累,之前的问题也会慢慢的都被解答.这里为了让大家更清楚更方便的了解这些常见的seo问题,现将这些常被问到的网站seo优化问题总结下来,一共100个,为方便大家学习专研,接下来的几天本人会分批将这些问答一一呈现给大家,如有不足或错误之处,欢迎大家指正. 接下来进入主题,下面是seo必知的100个网站优化问答(1): 1.百度每更新一次

1.TF-IDF介绍 TF/IDF(term frequency–inverse document frequency)用以评估字词 对于一个文件集其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出 现的次数成正比增加,随着它在语料库中出现的频率下降.注意前后的中心词不一样. • 词频 (term frequency, TF) 词语在文件中出现的次数,一般进行归一化,防止长文件数字过大.(同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频,而不管该词语重要与否.) • 逆向文件频率 (invers

nltk的全称是natural language toolkit,是一套基于python的自然语言处理工具集.自带语料库.词性分类库.自带分类分词等功能.强大社区支持.很多简单版wrapper 文本处理: preprocess -> 分词 tokenize ->make features,成为数字化表示的东西 -> ml方法产生label.targets 中文nlp - 分词 - 1.启发式:就像对着大辞典,今是一个单词吗,今天是个..,..~类似贪婪算法找拟合词  2.ml:HMM\C

1. 在开始讲述cardano前,我先说说自己在coinmarketcap前20系列的"学习方法". 最初,我把前20做了一个简单表格,不做任何功课的基础上,记录自己对它们的简要认识. 然后,我开始逐个了解它们. 我是每次准备日更时,才开始选择今天研究哪个项目.如何选择即将要了解的项目呢?看心情,大致规律是,看着哪个名字眼熟但项目功能又陌生,就先了解哪个. 定了当天项目后,就开始Google项目名称关键词.打开多篇文章,快速扫读.扫读的过程中,我会把重要的信息点顺手摘录. 大致上扫读十

此文着笔之时.2017已经在眼前了.预计等我写完,2017已经到了. 二次编辑于2017年1月1日早11点. 关于2016的感悟.十二月初就想写,当时认为是有点太早了,只是却思绪如泉涌. 且那时候才刚刚申请到博客专家(訪问量刚刚过5W).我是想等到这个月底.看看这2016过去了.对全部的一切进行一个总结,包括博客.个人学习工作.感悟等等. 没想到此时,2016年12月31日23点15分,提笔却忽然有点忘了要说些什么.先从博客開始吧. 自我介绍 在这之前我还是先自我介绍一下吧. 我叫张旭童.艺名有

这是以前的一篇草稿,当初没写完,今天发出来,但总觉得水平有限,越学越觉得自己菜,写的博客水准低,发完这篇以后就谨慎发博了,毕竟自己菜,不能老吹B,下面是原稿. 好久没更了,本来年前想写篇关于爬虫的总结来,结果在家懒癌发作,开学了也没“挤”出时间来.今天主要是心情好,写下自己学到的一点知识,长了一点人生的经验. 前两周看了HMM和CRF的知识,因为最近做的东西要用到,这两天在用crf++,目前最新的好像是0.58版,再新的没找到资源,貌似0.54之后就只有发布的exe了,0.53版的还有源码,感兴

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基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档.Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis.Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐. { "more_like_this" : { "fields" : ["title", "content"], "lik

1.数列分段 问题描述 给定一个整数数列,数列中连续相同的最长整数序列算成一段,问数列中共有多少段? 输入格式 输入的第一行包含一个整数n,表示数列中整数的个数. 第二行包含n个整数a1, a2, …, an,表示给定的数列,相邻的整数之间用一个空格分隔. 输出格式 输出一个整数,表示给定的数列有多个段. 样例输入 88 8 8 0 12 12 8 0 样例输出 5 样例说明 8 8 8是第一段,0是第二段,12 12是第三段,倒数第二个整数8是第四段,最后一个0是第五段. 评测用例规模与约定

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