DSSM算法-計算文本相似度
轉載請注明出處： http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 導語 在NLP領域，語義相似度的計算一直是個難題：搜索場景下query和Doc的語義相似度、feeds場景下Doc和Doc的語義相似度、機器翻譯場景下 ...
原文：使用余弦相似度算法計算文本相似度
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。 余弦函數在三角形中的計算公式為： 在直角坐標系中，向量表示的三角形的余弦函數是怎么樣的呢 下圖中向量a用坐標 x ,y ...
2018-08-31 06:55 0 23132 推薦指數：
相關推薦
常見文本相似度計算法
0 引言 在自然語言處理任務中，我們經常需要判斷兩篇文檔是否相似、計算兩篇文檔的相似程度。比如，基於聚類算法發現微博熱點話題時，我們需要度量各篇文本的內容相似度，然后讓內容足夠相似的微博聚成一個簇；在問答系統中，我們會准備一些經典問題和對應的答案，當用戶的問題和經典問題很相似時，系統直接返回 ...
基於python語言使用余弦相似性算法進行文本相似度分析
設計、多角度去解決問題。 腳本進行相似度分析的基本過程： 1、獲取Bug數據。讀取excel表， ...
Java根據余弦定理計算文本相似度
項目中需要算2個字符串的相似度，是根據余弦相似性算的，下面具體介紹一下： 余弦相似度計算 余弦相似度用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，這就叫"余弦相似性"。 我們知道，對於兩個向量，如果他們之間 ...
文本相似度計算之余弦定理
前言 余弦相似度，又稱為余弦相似性，是通過計算兩個向量的夾角余弦值來評估他們的相似度。余弦相似度將向量根據坐標值，繪制到向量空間中。用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，反之越接近 ...
文本相似度的衡量之余弦相似度
余弦計算相似度度量 相似度度量（Similarity），即計算個體間的相似程度，相似度度量的值越小，說明個體間相似度越小，相似度的值越大說明個體差異越大。 對於多個不同的文本或者短文本對話消息要來計算他們之間的相似度如何，一個好的做法就是將這些文本中詞語，映射到向量空間，形成文本中文字和向量 ...
文本相似度算法
文本相似度算法 1.信息檢索中的重要發明TF-IDF 1.1TF Term frequency即關鍵詞詞頻，是指一篇文章中關鍵詞出現的頻率，比如在一篇M個詞的文章中有N個該關鍵詞，則 （公式1.1-1） 為該關鍵詞在這篇文章中的詞頻。 1.2IDF Inverse document ...
文本相似度計算/文本比較算法
參考： 文本比較算法Ⅰ——LD算法 文本比較算法Ⅱ——Needleman/Wunsch算法 文本比較算法Ⅲ——計算文本的相似度 文本比較算法Ⅳ——Nakatsu算法 目錄： 問題 LD算法 Needleman/Wunsch算法 Nakatsu算法 ...