一.人工智能 从LeNex手写数字识别,AlexNet图像识别,到无人驾驶汽车,再到Alpha Go.Alpha Go Zero的横空出世,人工智能无疑已经成为了当下科技的大热.那么什么是人工智能呢?直白点,人工智能就是让机器拥有人的智能.科学家们为了让机器拥有智能,从人是如何识别.思考.解决问题的角度出发,为机器量身订做了一套方案. 神经网络就是一个最好的例子:早期,科学家们从鸟儿的翅膀发明了飞机,现在,科学家们从人是如何思考的,大脑是如何运作的出发,进而发明了神经网络.下面我们要引出本篇博客

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 2959人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(72)  Image Processing(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网

C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 之前介绍了DSSM算法,它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度,本文用CNN的结构对数据进行降维. 2. CNN-DSSM CNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 2.1 CNN-DSSM架构 CNN-DSSM的架构图如下: 输入:\(Query\)是代表用户输入,\(document\)是数据库中的文档. wor

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

首发于我的gitpages博客 https://helenawang.github.io/2018/10/10/代码相似度计算框架调研 代码相似度计算框架调研 研究现状 代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了.它的应用范围广泛,主要包括代码抄袭检测[3].软件维护中的相似代码查找等. Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤,将检测过程分为以下两个阶段: 代码格式转换 + 相似度确定 后来很多检测方法都参考这一框架,并将检测过程细分为四个部分: 预处理 ->

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 

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

文章链接:https://liuyueyi.github.io/hexblog/2018/06/15/180615-精度计算BigDecimal/ 180615-精度计算BigDecimal 目前接触的业务中,对数据的精度要求比较高,因此不再使用基本的float,double,改为用BigDecimal进行存储和相关的计算,端午前的这一篇博文,则简单的介绍下BigDecimal的使用姿势,早点回家早点放假 I. 基本使用 1. 构造方法 几个常见的构造方式,将基本类型+String等,转换为Bi

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的.其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度. 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络,这两者的定义: 孪生网络:两个网络结构相同且共享参数,当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型: 伪孪生网络:两个网络结构相同但不共享参数,或者两个网络结构不同,当两个句子结构

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符

1. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. 有一个这样的场景,QA对话系统,

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

[转]http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-string-similarity-calculation-function-Levenshtein-and-SimilarText.html levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数.Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,SimilarText 计算两个字符串的相似度.下面使用Go分别实现二者. Levenshtein //