句子A:我喜歡看電視,不喜歡看電影。 句子B:我不喜歡看電視,也不喜歡看電影。 請問怎樣才能計算上面兩句話的相似程度? 基本思路是:如果這兩句話的用詞越相似,它們的內容就應該越相似。因此,可以從詞頻入手,計算它們的相似程度。 第一步,分詞。 句子 ...
Solr In Action 筆記 之評分機制 相似性計算 簡述 我們對搜索引擎進行查詢時候,很少會有人進行翻頁操作。這就要求我們對索引的內容提取具有高度的匹配性,這就搜索引擎文檔的相似性計算,如何准確的選出最符合查詢條件的文檔。 這就是搜索引擎 里面對相似性計算進行了簡單的介紹。 內容的相似性計算由搜索引擎的檢索模型建模,它是搜索引擎的理論基礎,為量化相關性提供了一種數學模型,否則沒法計算。當然 ...
2014-11-01 22:43 0 5555 推薦指數:
句子A:我喜歡看電視,不喜歡看電影。 句子B:我不喜歡看電視,也不喜歡看電影。 請問怎樣才能計算上面兩句話的相似程度? 基本思路是:如果這兩句話的用詞越相似,它們的內容就應該越相似。因此,可以從詞頻入手,計算它們的相似程度。 第一步,分詞。 句子 ...
lucene 的評分機制 elasticsearch是基於lucene的,所以他的評分機制也是基於lucene的。評分就是我們搜索的短語和索引中每篇文檔的相關度打分。 如果沒有干預評分算法的時候,每次查詢,lucene會基於一個評分算法來計算所有文檔和搜索語句的相關評分。 使用lucene的評分機制 ...
1. 評分機制詳解 1.1. 評分機制 TF\IDF 1.1.1 算法介紹 relevance score算法,簡單來說,就是計算出,一個索引中的文本,與搜索文本,他們之間的關聯匹配程度。 Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document ...
一個名為 實用評分函數(practical scoring function) 的公式來計算相關度。這 ...
名為 實用評分函數(practical scoring function) 的公式來計算相關度。這個公式 ...
利用sklearn計算文本相似性,並將文本之間的相似度矩陣保存到文件當中。這里提取文本TF-IDF特征值進行文本的相似性計算。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import ...
給定N個集合,從中找到相似的集合對,如何實現呢?直觀的方法是比較任意兩個集合。那么可以十分精確的找到每一對相似的集合,但是時間復雜度是O(n2)。此外,假如,N個集合中只有少數幾對集合相似,絕大多數集合都不相似,該方法在兩兩比較過程中“浪費了計算時間”。所以,如果能找到一種算法,將大體上相似 ...
在機器學習中,經常要用到距離和相似性的計算公式,我么要常計算個體之間的差異大小,繼而評價個人之間的差異性和相似性,最常見的就是數據分析中的相關分析,數據挖掘中的分類和聚類算法。如利用k-means進行聚類時,判斷個體所屬的類別,要利用距離計算公式計算個體到簇心的距離,如利用KNN進行分類時,計算 ...