0.目录 1.参考2.没事画个流程图3.完整代码4.改进方向 1.参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 Cosine similarityGiven two vectors of attributes, A and B, the cosine similarity, cos(θ),

编写此脚本的目的: 本人从事软件测试工作,近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题,导致开发抱怨.一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作,但并没找到,因此写了这个工具.通过从纸上谈兵到着手实践,还是发现很多大大小小的问题(一定要动手去做喔!),总结起来就是理解清楚参考资料.按需设计.多角度去解决问题. 脚本进行相似度分析的基本过程: 1.获取Bug数据.读取excel表,获取到“BugID”和“Bug内容” 2.获取指定格式的Bug关键字集合.使用“jieba包”,采用“搜索模式”,

上一次,我用TF-IDF算法自动提取关键词. 今天,我们再来研究另一个相关的问题.有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章.比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻. 为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity).下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影. 句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看

这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题. 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法. 让我们从一个实例开始讲起.假定现在有一篇长文<中国的蜜蜂养殖>,我们准备用计算机提取它的关键词. 一个容易想到的思路,就是找到出现次数最多的词.如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现.于是,我们进行"词频&qu

TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志     TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词     作者: 阮一峰     日期: 2013年3月15日     这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题.     有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?     这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等很多计算机前沿领域

PySide——Python图形化界面 PySide——Python图形化界面入门教程(四) PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 原文链接:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号

PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 翻译自:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号.下面是一个定义的简单例子: from PySide.QtCore import Signal

PySide——Python图形化界面入门教程(六) ——QListView和QStandardItemModel 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-qlistview-and-qstandarditemmodel/ 上一个教程中,我们讨论了Qt的QListWidget类,它用来实现简单的单列列表框(list boxes).然而,我们还需要更加灵活的widget来实现列表,Qt为此提供了QListView 来实现多种多样的项.它是一

PySide——Python图形化界面入门教程(五) ——QListWidget 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-the-qlistwidget/ Qt具有简洁和方便的几个部件,用来作单列表选择,我们称之为列表框.最灵活的方法是使用一个是Qlistview,它提供了一个必须由程序员定义UI视图.高度灵活的列表模式:一个简单的方法是使用QListWidget,它具有一个预先定义的基于项目的模型,用来处理常见的列表框.我们本节从简单的

PySide——Python图形化界面入门教程(三) ——使用内建新号和槽 ——Using Built-In Signals and Slots 上一个教程中,我们学习了如何创建和建立交互widgets,以及将他们布局的两种不同的方法.今天我们继续讨论Python/Qt应用响应用户触发的事件:信号和槽. 当用户执行一个动作——点击按钮,选择组合框的值,在文本框中打字——这个widget就会发出一个信号.这个信号自己什么都不做,它必须和槽连接起来才行.槽是一个接受信号的执行动作的对象. 连接内建P

PySide——Python图形化界面入门教程(二) ——交互Widget和布局容器 ——Interactive Widgets and Layout Containers 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-interactive-widgets-and-layout-containers/ 上一个教程中,我们了解了一些QWidget提供的功能,还有一个特殊的子类QLabel.更进一步的,我们完成了一个用来说明简单Python/Qt

PySide——Python图形化界面入门教程(一) ——基本部件和HelloWorld 翻译自:http://pythoncentral.io/intro-to-pysidepyqt-basic-widgets-and-hello-world/ 本教程第一部分将给出PySide的最基本知识点,包含使用的对象,和一些能帮助你了解Python/Qt应用是如何构建的小例子. 首先来看一下基本的Qt对象.Qt包含了许多类去处理XML.多媒体.数据库和网络等等事物,但我们现在重点关注可视化的元素——窗口

(注:本文转载自阮一峰老师的博文,原文地址:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html) 今天,我们再来研究另一个相关的问题.有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章.比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻. 为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity).下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似

A:西米喜欢健身 B:超超不爱健身,喜欢打游戏 step1:分词 A:西米/喜欢/健身 B:超超/不/喜欢/健身,喜欢/打/游戏 step2:列出两个句子的并集 西米/喜欢/健身/超超/不/打/游戏 step3:计算词频向量 A:[1,1,1,0,0,0,0] B:[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大,证明夹角越小,两个向量越相似. step5:python代码实现 import jieba import jieba.analyse def words2vec(wo

CountVectorize 来自:python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801 常用数据输入形式为:列表,列表元素为代表文章的字符串,一个字符串代表一篇文章,字符串是已经分割好的 CountVectorizer同样适用于中文 参数表 作用 stop_words 停用词表:自定义停用词表 token_p

这里使用的是python 3.5 .opencv_python-3.4.0+contrib,特征提取的代码如下: import cv2 img = cv2.imread("feature.jpg") img = cv2.resize(img,(136 * 3,76 * 3)) cv2.imshow("original",img) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) #使用SIFT sift = cv2.xfeatu

图的常用存储方式有 2 种: 邻接炬阵 链接表 邻接炬阵的优点和缺点都很明显.优点是简单.易理解,对于大部分图结构而言,都是稀疏的,使用炬阵存储空间浪费就较大. 链接表的存储相比较邻接炬阵,使用起来更方便,对于空间的使用是刚好够用原则,不会产生太多空间浪费.操作起来,也是简单. 本文将以链接表方式存储图结构,在此基础上实现无向图最短路径搜索. 1. 链接表 链接表的存储思路: 使用链接表实现图的存储时,有主表和子表概念. 主表: 用来存储图对象中的所有顶点数据. 子表: 每一个顶点自身会维护一个

方法1: 在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装: $sudo apt-get install python-imaging Mac和其他版本的Linux可以直接使用easy_install或pip安装,安装前需要把编译环境装好: $sudo easy_intall PIL 或者 $sudo pip install PIL 方法2: 1.下载PIL的Source Kit(因为这个包支持全部平台) Imaging--1.1.6.tar.gz URL: http://www.p

#coding:utf-8 __author__ = 'similarface' class Graph: def __init__(self,label,extra=None): #节点是类实例 self.name=label #而图是由类实例链接而成 self.data=extra self.arcs=[] def __repr__(self): return self.name def search(self,goal): Graph.solns=[] self.generate([sel

有时候,很简单的数学方法,就可以完成很复杂的任务. 这个系列的前两部分就是很好的例子.仅仅依靠统计词频,就能找出关键词和相似文章.虽然它们算不上效果最好的方法,但肯定是最简便易行的方法. 今天,依然继续这个主题.讨论如何通过词频,对文章进行自动摘要(Automatic summarization). 字的文章,提炼出150字的摘要,就可以为读者节省大量阅读时间.由人完成的摘要叫"人工摘要",由机器完成的就叫"自动摘要".许多网站都需要它,比如论文网站.新闻网站.搜索