A句子和B句子的語義相似度等等。本文通過介紹DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度學習模型 ...
. 文本相似度計算 文本向量化 . 文本相似度計算 距離的度量 . 文本相似度計算 DSSM算法 . 文本相似度計算 CNN DSSM算法 . 前言 之前介紹了DSSM算法,它主要是用了DNN的結構來對數據進行降維度,本文用CNN的結構對數據進行降維。 . CNN DSSM CNN DSSM在DSSM的基礎上改進了數據的預處理和深度 . CNN DSSM架構 CNN DSSM的架構圖如下: 輸入 ...
2018-10-23 20:23 0 5832 推薦指數:
A句子和B句子的語義相似度等等。本文通過介紹DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度學習模型 ...
1. 文本相似度計算-文本向量化 2. 文本相似度計算-距離的度量 3. 文本相似度計算-DSSM算法 4. 文本相似度計算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在學習文本相似度的計算,前面兩篇文章分別介紹了文本的向量化和文本的距離度量,這兩篇文章的思路主要在機器學習的框架下面,本文 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
摘自:http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/ ...
方法1:無監督,不使用額外的標注數據 average word vectors:簡單的對句子中的所有詞向量取平均,是一種簡單有效的方法, 缺點:沒有考慮到單詞的順序,只對15個字以內的短句子 ...