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

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

源码地址:https://github.com/XBWer/WordSimilarity 1.确定要解决的问题及意义 在基于代码片段的分类过程中,由于程序员对数据变量名的选取可能具有一定的规范性,在某一特定业务处理逻辑代码中,可能多个变量名之间具有关联性或相似性(如“trade”(商品交易)类中,可能存在“business”,“transaction”,“deal”等同义词),在某些情况下,它们以不同的词语表达了相同的含义.因此,为了能够对代码片段做出更加科学的类别判断,更好地识别这些同义词,我

基础概念 本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行, 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba,gensim jieba:主要实现分词过程 gensim:进行语料库制作和算法训练 结巴(jieba)分词 在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤.用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库,中文文本预处理可选择jieba库.结巴分词是基于统计的分词方法,它对给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语

一.前言 谛听系统是vivo的内容审核平台,保障了vivo各互联网产品持续健康的发展.谛听支持审核多种内容类型,但日常主要审核的内容是文本,下图是一个完整的文本审核流程,包括名单匹配.敏感词匹配.AI机器审核.人工审核四个环节.待审核文本需要顺次通过名单匹配.敏感词匹配.AI机器审核三个流程,若结果为嫌疑则需要人工审核,否则将直接给出确定的结果. 敏感词匹配功能可以迅速地匹配文本中的敏感词汇,算法平均耗时为50ms,因其简单.快速.直接.灵活的特点,成为了审核人员对抗垃圾文本的利器.然而身处信息

对前两篇获取到的词向量模型进行使用: 代码如下: import gensim model = gensim.models.Word2Vec.load('wiki.zh.text.model') flag=1 while(flag): word = input("Please input the key_word:\n") if word in model: print(model['word']) # 词相似度 result = model.most_similar(word) for

一.概述 训练语料来源:维基媒体 https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html 汉语数据 用word2vec训练词向量,并用所学得的词向量,计算 pku_sim_test.txt 文件中每行两个词间的余弦距离作为两词相似度,并输出到文件中. 二.数据准备及预处理 语料库的下载地址:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20191120/zhwiki-20191120-pages-articles-multistream

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没

本文引自http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论P

引用自ElaticSearch权威指南 一.排序 相关性排序 默认情况下,结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高,排名越靠前. 这一章我们会讲述相关性是什么以及它是如何计算的. 在此之前,我们先看一下sort参数的使用方法. 排序方式 为了使结果可以按照相关性进行排序,我们需要一个相关性的值.在ElasticSearch的查询结果中, 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值,所以默认情况下,结果集以_score进行倒序排列. 有时,即便如此,你还是没有一个有意义的相关性分值.

很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论PageRank处理Dead Ends及平滑化的方法.第三部分讨论Top

摘要by crazyhacking: 一 搜索引擎的核心问题就是3个:1.建立资料库,通过爬虫系统实现:2.建立一种数据结构,可以根据关键词找到含有这个词的页面.通过索引系统(倒排索引)实现.3排序系统. pagerank解决了第三个问题;如何对查询结果排序. 二PageRank的思想概括为:"被越多优质的网页所指的网页,它是优质的概率就越大".pagerank把所有的网页抽象为一个有向图,每个网页作为节点,把超链接作为有向边.算法大体如下:赋予每个节点以权重,然后根据被连接的有向边重

本文由张洋(敲代码的张洋)投稿于伯乐在线. 本文转载于:http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

控制相关度 相关度评分背后的理论 如何计算评分的 Lucene 使用布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档 并主要的借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequency) 和 向量空间模型(vector space model),同时加入 协调因子 字段长度归一化 以及词或查询语句权重提升 布尔模型 就是在查询中使用 AND . OR 和 NOT (与.或和非) 来匹配文档 词频/逆向文档频率(TF/IDF) 一个文档的相关

导读 本文对AAAI 2018(Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2018)高分录用的一篇中文词向量论文(cw2vec: Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information)进行简述与实现,这篇论文出自蚂蚁金服人工智能部.本文将从背景知识.模型简介.c++实现.实验结果.结论等几个方面来进行阐述. 一.背景知识 目前已经存在很多的词向量模

早上来重启电脑后,Idea 的Ctrl+Alt+V还能用,但中间不知道那个时间点开始就不好用了(中间有启动有道词典查词) 度娘上没找到答案,hot key这种软件被win10提示有病毒,没敢用 然后尝试在idea中keymap中删除Ctrl+Alt+V这个快捷键再添加,但fail了,因为删除再添加时,根本无法选用这个快捷键(这种情况下,是否就可以认为这个快捷键被占用了) 后来发现Ctrl+Alt+M也不能用了.按Ctrl+Alt+M居然调出了 min有道词典 在更改有道词典 的快捷键的过程中,发

摘要 1.作者提出了一种新的简单有效的方法,用于学习词义嵌入word sense embedding 2.传统的两种方法:(1)直接从语料库中学习词义:(2)依赖词汇资源的语义库 研究方法的创新点:通过聚类相关词的自我网络ego-networks,从而在现有的词嵌入中引出语义库. 3.集成的WSD机制允许在学习到的语义向量的上下文中标记单词,从而产生下游应用 4.这种新式方法能够与现有的无监督WSD系统相媲美 介绍 在NLP应用中,密集向量形式的术语表示是非常有用的.首先,它们能计算语义相关的单

问题一: 160length:4length:4length:4length:4290length:2length:2160length:5length:5length:5length:5length:538本来非零元素应该为5*8为40个,可是因为一句话中的相似词,会出现重复,所以可能出现前一个词的相似度和相似词,被后一个词所覆盖 会导致出来的准确率不够准, 也会导致 为此,我们可能要引入word2vec里词的判断,只加入相似度大于某一个阈值的词.然而,这样的话,对于长短句子,怎么进行公平的比

有那么一句话 不懂word2vec,就别说自己是研究人工智能->机器学习->自然语言处理(NLP)->文本挖掘的 所以接下来我就从头至尾的详细讲解一下word2vec这个东西. 简要介绍 先直接给出维基百科上最权威的解释(大家英语水平够格的话一定要充分理解这个最权威的解释,比国内的某些长篇啰嗦解释简直不知道简洁清楚多少倍!): Word2vec is a group of related models that are used to produce word embeddings. T

文章链接 https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0361-yinA.pdf abstract 点击特征在长尾query上的稀疏性问题 基础相关性三大技术:排序函数,语义匹配特征,query改写 introduction 问题: 1)直接文本匹配的问题:query和doc的语义差异,query中的‘how much’如何匹配doc中的‘price’: 2)大量的长尾query使得点击模型失效: 3)用户视搜索引擎为智能问答系统,希望一键找到答案.