通過 采集系統 我們采集了大量文本數據，但是文本中有很多重復數據影響我們對於結果的分析。分析前我們需要對這些數據去除重復，如何選擇和設計文本的去重算法？常見的有余弦夾角算法、歐式距離、Jaccard相似度、最長公共子串、編輯距離等。這些算法對於待比較的文本數據不多時還比較好用，如果我們的爬蟲每天 ...

摘自：http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/simhash/SimHash.java ...

短文本的相似度計算方法可以分為兩大類：基於深度學習的方法和基於非深度學習的方法。科研方面基本都是從深度學習方面入手，但個人覺得想把單語言的短文本相似度計算給做出花來比較難，相對而言基於深度學習的跨語言相似度計算稍微好點。工程方面多半不用深度學習的方法，主要是獲取帶標記的語比較 ...

simhash ...

歡迎大家前往騰訊雲社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本篇文章是我在讀期間，對自然語言處理中的文本相似度問題研究取得的一點小成果。如果你對自然語言處理 (natural language processing, NLP) 和卷積神經網絡（convolutional neural ...

背景 　　徹底搞懂simhash原理，及如何進行文本相似度的比較。 simhash原理 　　概括的說即是：將文本向量化后，進行向量間的距離計算，卡某個閾值來判定兩個文本是否相似。 　　涉及關鍵點 文本向量化操作 切詞，並賦權重值 bin(hash(切詞 ...

在工作中一直使用余弦相似度算法計算兩段文本的相似度和兩個用戶的相似度。一直弄不明白多維的余弦相似度公式是怎么推導來的。今天終於花費時間把公式推導出來，其實很簡單，都是高中學過的知識，只是很多年沒用了，都還給老師了。本文還通過一個例子演示如果使用余弦相似度計算兩段文本的相似度。 余弦函數 ...

hash，它也是Google公司進行海量網頁去重使用的主要算法。 1. SimHash與傳統hash ...