A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型 ...
. 文本相似度计算 文本向量化 . 文本相似度计算 距离的度量 . 文本相似度计算 DSSM算法 . 文本相似度计算 CNN DSSM算法 . 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。 . CNN DSSM CNN DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 . CNN DSSM架构 CNN DSSM的架构图如下: 输入 ...
2018-10-23 20:23 0 5832 推荐指数:
A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型 ...
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 ...
0 引言 在自然语言处理任务中,我们经常需要判断两篇文档是否相似、计算两篇文档的相似程度。比如,基于聚类算法发现微博热点话题时,我们需要度量各篇文本的内容相似度,然后让内容足够相似的微博聚成一个簇;在问答系统中,我们会准备一些经典问题和对应的答案,当用户的问题和经典问题很相似时,系统直接返回 ...
在工作中一直使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度。一直弄不明白多维的余弦相似度公式是怎么推导来的。今天终于花费时间把公式推导出来,其实很简单,都是高中学过的知识,只是很多年没用了,都还给老师了。本文还通过一个例子演示如果使用余弦相似度计算两段文本的相似度。 余弦函数 ...
文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频,是指一篇文章中关键词出现的频率,比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词,则 (公式1.1-1) 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document ...
参考: 文本比较算法Ⅰ——LD算法 文本比较算法Ⅱ——Needleman/Wunsch算法 文本比较算法Ⅲ——计算文本的相似度 文本比较算法Ⅳ——Nakatsu算法 目录: 问题 LD算法 Needleman/Wunsch算法 Nakatsu算法 ...
摘自:http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/ ...
方法1:无监督,不使用额外的标注数据 average word vectors:简单的对句子中的所有词向量取平均,是一种简单有效的方法, 缺点:没有考虑到单词的顺序,只对15个字以内的短句子 ...