短文本的相似度计算方法可以分为两大类:基于深度学习的方法和基于非深度学习的方法。科研方面基本都是从深度学习方面入手,但个人觉得想把单语言的短文本相似度计算给做出花来比较难,相对而言基于深度学习的跨语言相似度计算稍微好点。工程方面多半不用深度学习的方法,主要是获取带标记的语比较 ...
本文主要介绍借助自动化框架实现 短文本相似度模型测试 .测试需求分析 .测试环境准备 .测试数据准备 .测试分析与执行 .测试问题总结 一 测试需求 原始需求:测试短文本相似度接口能力是否符合指定的模型效果 理解需求:验证接口的功能 模型评估 性能是否符合需求文档 需求思考:短文本相似度是判定 个文本在语义上是否相似,目前使用场景包含信息检索图片 视频 文本等 新闻推荐 智能客服等,本次测试的应 ...
2020-11-11 16:55 5 949 推荐指数:
短文本的相似度计算方法可以分为两大类:基于深度学习的方法和基于非深度学习的方法。科研方面基本都是从深度学习方面入手,但个人觉得想把单语言的短文本相似度计算给做出花来比较难,相对而言基于深度学习的跨语言相似度计算稍微好点。工程方面多半不用深度学习的方法,主要是获取带标记的语比较 ...
就可以得到句子表示,然后用一些metric(比如cosine)来计算相似度。但BERT在预训练时的目标是t ...
目标:针对给定输入文本与文本库,计算得出文本库中与输入文本最相似的文本 综述帖:http://www.cnblogs.com/kinzznsblog/p/8780239.html原理帖:http://www.cnblogs.com/kinzznsblog/p/8780172.html实现帖 ...
代码在https://github.com/THTBSE/siamese-lstm-network/blob/master/siamese_lstm.py里。这篇博客https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73730552 有解释该模型 ...
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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 ...
在Spark1.2之后,Spark自带实现TF-IDF接口,只要直接调用就可以,但实际上,Spark自带的词典大小设置较于古板,如果设置小了,则导致无法计算,如果设置大了,Driver端回收数据的时候,容易发生OOM,所以更多时候都是自己根据实际情况手动实现TF-IDF ...