我们再工作中可能会遇到需要判断两个字符串有多少相似度的情况(比如抓取页面内容存入数据库,如果相似度大于70%则判定为同一片文章,则不录入数据库) 那这个时候,我们应该怎么判断呢? 不要着急,python自带的difflib库就可以帮助我们解决这个问题. 首先,difflib是python自带的,所以不需要安装,直接引用即可. 活不多少,直接上代码 代码如下: import difflib #判断相似度的方法,用到了difflib库 def get_equal_rate_1(str1, str2)

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

下面是我写的python的一个小脚本,作用是:判断文本中的用户名在数据库中是否存在,存在返回1,不存在返回0.用的是MySQL数据库. 要注意的是:strip函数的使用,该函数的作用是去除字符串两端多余的whitespace. 所以strip的作用肯定不是像书上说的去除字符串两端多余空格. 查了一下文档说 Return a copy of the string with the leading and trailing characters removed. The chars argument

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

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文. 原理 1.文本相似度计算的需求始于搜索引擎. 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度,从而把最相似的排在最前返回给用户. 2.主要使用的算法是tf-idf tf:term frequency 词频 idf:inverse document frequency 倒文档频率 主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高,并且在其

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

Python中splitlines([keepends])方法用于返回由原字符串中各行组成的列表,在行边界的位置拆分. 如果keepends=True,结果列表中包含行边界,否则不包含 行边界的字符. 除了"\n"."\r"之外,Python判断换行符的还包括如下字符: 表示符 描述 1) \n 换行 2) \r 回车 3) \r\n 回车 + 换行 4) \v 或 \x0b 行制表符 5) \f 或 \x0c 换表单 6) \x1c 文件分隔符 7) \x1d 组

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

设置n为字符串s的长度.("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度.("我不是个小仙女") 如果n等于0,返回m并退出.如果m等于0,返回n并退出.构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1],串联0..m之间所有的元素. 2 初始化 v0 to 0..m. 3 检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符. 4 检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符 5 如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0:如果 s[i] 不等于

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

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

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花

这个比较文本用到的主要是余弦定理比较文本相似度,具体原理右转某度,主要适用场景是在考试系统中的简答题概述,可根据权重自动打分,感觉实用性蛮广的. 先说下思路: 文本分词,中文于英文不同,规范的英文每个都有空格自动分词,中文则是连成长串,我们只有一一比对每个词出现的频率做简单的比较,在这里使用到了SCWS的一个分词api接口http://www.ftphp.com/scws/api.php(仅支持POST,因为要模拟Http请求,所以请求时间也是根据具体环境而定,所以可以自己手写一些字典,本地分词

NLP文本相似度 相似度 相似度度量:计算个体间相似程度 相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小 最常用--余弦相似度:​ 一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似 如果向量a和b不是二维而是n维 ​ 示例 句子1:这只皮鞋号码大了,那只号码合适 句子2:这只皮鞋号码不小,那只更合适 ​分词 句子1:这只/皮鞋/号码/大了,那只/号码/合适 句子2:这只/皮鞋/号码/不/小,那只/更/合适 ​列出所有词 这只,皮鞋,号

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

环境描述 Python环境:Python 3.6.1 系统版本:windows7 64bit 文件描述 一共有三个文件,分别是:file_01.txt.file_02.txt.file_03.txt file_01.txt文件内容: 我吃过糖之后,发现我的牙齿真的很疼 file_02.txt文件内容: 牙疼不是病疼起来要人命. file_03.txt文件内容: 我的肚子不舒服!与此同时,牙疼也让我接近崩溃 文本相似度分析步骤 打开并读取文档内容 对要进行分析的文档分词 格式化文档 计算词频(可以

python判断字符串 s为字符串s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母s.isalpha() 所有字符都是字母s.isdigit() 所有字符都是数字s.islower() 所有字符都是小写s.isupper() 所有字符都是大写s.istitle() 所有单词都是首字母大写,像标题s.isspace() 所有字符都是空白字符.\t.\n.\r 判断是整数还是浮点数a=123b=123.123 >>>isinstance(a,int)True>>>isins

前阵子做了一些IT opreation analysis的research,从产线上取了一些J2EE server运行状态的数据(CPU,Menory...),打算通过训练JVM的数据来建立分类模型,用于server状态的分类.这个过程中发现最难的地方就是构建训练数据集,训练数据必须要有明确的type flag,用以表示数据向量采集当时,server所处的状态类别.简单的说,就是大家不清楚哪些数据代表正常,哪些数据代表异常,哪些数据代表临界状态,甚至不知道server应该有几种明确的状态.出现这

python判断文件和文件夹是否存在 import os os.path.isfile('test.txt') #如果不存在就返回False os.path.exists(directory) #如果目录不存在就返回False

纵观机房收费系统,判断文本框.组合框为空问题无非两种情况.第一种:判断窗体中所有文本框.组合框是否为空.第二种:判断一部分文本框.组合框是否为空.下面看看是如何实现这两种情况的. 第一种:判断窗体中所有文本框.组合框是否为空. ''' <summary> ''' 判断窗体中所有文本框.组合框输入内容是否为空,若窗体中有允许为空的文本框或组合框, '''则不能使用此函数 ''' </summary> ''' <param name="frm"><