最近工作中要求實現相似文本查詢的功能,我於是決定用SimHash實現。 常規思路通常分為以下四步: 1、實現SimHash算法。 2、保存文章時,同時保存SimHash為倒排索引。 3、入庫時或使用定時任務,在倒排索引中找到碰撞的SimHash,保存為結果表。 4、需要查詢一篇文章的相似 ...
比較兩個文件中的文本的相似度 純文本文件 種文件:word excel ppt pdf txt 提取 中文件中的所有文本,作比對。計算相似度 .讀取文件 .讀word文件 .讀取PDF .讀txt文件 .讀取PPT .讀Excel 文件轉換為二進制的方法: .准備工作: . .獲取文件內容 .獲取相似度的方法 注:文本比較相似度,主要使用HanLP分詞工具進行對語句分析,去重等操作。得到的結果為, ...
2018-11-23 13:58 0 1042 推薦指數:
最近工作中要求實現相似文本查詢的功能,我於是決定用SimHash實現。 常規思路通常分為以下四步: 1、實現SimHash算法。 2、保存文章時,同時保存SimHash為倒排索引。 3、入庫時或使用定時任務,在倒排索引中找到碰撞的SimHash,保存為結果表。 4、需要查詢一篇文章的相似 ...
效果如下: ...
其實這個題目已經有很多人寫過了,數學之美里就有,最近阮一峰的博客里也寫了,本文基本上遵循的就是他的思路,只是讓其看起來再小白一點點。其實說白了就是用自己的話,再把同樣一件事描述一下,順便擴擴句,把其中跳躍比較大的部分再補充補充。 阮一峰的原文:http ...
主要代碼 mydict.txt 運行結果 ...
詞嵌入在NLP領域已經很流行了,它可以讓我們很簡單地計算兩個單詞的相似度,或者去找到一個目標詞最相似的詞,然而,我們對兩個長的句子或短文本相似度更感興趣。在這篇博客中,我們比較最流行的方法計算句子相似度,研究他們的表現.代碼鏈接 很多NLP應用需要計算短文本在語義層面的相似度。比如搜索引擎,需要 ...
背景知識: (1)tf-idf 按照詞TF-IDF值來衡量該詞在該文檔中的重要性的指導思想:如果某個詞比較少見,但是它在這篇文章中多次出現,那么它很可能就反映了這篇文章的特性,正是我們所需要的關鍵詞。 tf–idf is the product of two ...
在做文章系統的時候,很多時候需要為這篇文章推薦最相近的文章。 解決思路是:給文章設定關鍵詞然后模糊查詢進行匹配。找到包含這個關鍵詞的標題,然后給顯示出來,作為最接近的文章。 但是有問題:這樣的文章,排列順序並不是我們想要的。 例如:兩篇文章:第一篇:“用靈芝泡茶的功效”,第二篇:“泡茶的功效 ...
simhash ...