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,也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度? 基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似。因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度。 第一步,分词。 句子 ...
Solr In Action 笔记 之评分机制 相似性计算 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作。这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档。 这就是搜索引擎 里面对相似性计算进行了简单的介绍。 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算。当然 ...
2014-11-01 22:43 0 5555 推荐指数:
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,也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度? 基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似。因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度。 第一步,分词。 句子 ...
lucene 的评分机制 elasticsearch是基于lucene的,所以他的评分机制也是基于lucene的。评分就是我们搜索的短语和索引中每篇文档的相关度打分。 如果没有干预评分算法的时候,每次查询,lucene会基于一个评分算法来计算所有文档和搜索语句的相关评分。 使用lucene的评分机制 ...
1. 评分机制详解 1.1. 评分机制 TF\IDF 1.1.1 算法介绍 relevance score算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度。 Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document ...
一个名为 实用评分函数(practical scoring function) 的公式来计算相关度。这 ...
名为 实用评分函数(practical scoring function) 的公式来计算相关度。这个公式 ...
利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中。这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import ...
给定N个集合,从中找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合。那么可以十分精确的找到每一对相似的集合,但是时间复杂度是O(n2)。此外,假如,N个集合中只有少数几对集合相似,绝大多数集合都不相似,该方法在两两比较过程中“浪费了计算时间”。所以,如果能找到一种算法,将大体上相似 ...
在机器学习中,经常要用到距离和相似性的计算公式,我么要常计算个体之间的差异大小,继而评价个人之间的差异性和相似性,最常见的就是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法。如利用k-means进行聚类时,判断个体所属的类别,要利用距离计算公式计算个体到簇心的距离,如利用KNN进行分类时,计算 ...