在做自然語言處理的過程中，現在智能對話比較火，例如智能客服，智能家電，智能音箱等，我們需要獲取用戶說話的意圖，方便做出正確的回答，這里面就涉及到句子相似度計算的問題，那么本節就來了解一下怎么樣來用 Python 實現句子相似度的計算。 句子相似度常用的幾種方法： 1、編輯距離 2、傑卡德 ...

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 ...

1、余弦相似度 余弦距離，也稱為余弦相似度，是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的度量。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"。 上圖兩個向量a,b的夾角 ...

主要代碼 mydict.txt 運行結果 ...

百度, what's your problem?,給個文檔都不好好寫,**************************** 可以參考這個寫 ...

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，如果他們之間的夾角越小，那么我們認為這兩個向量是越相似的。余弦相似性就是利用了這個理論 ...

本次不講原理，單純用R語言計算句子相似度。 方式一：機械相似性兩個文本內容上的相關程度，比如“你好嗎”和“你好”的相似性，純粹代表着內容上字符是否完全共現。——基於Jaccard相似系數計算句子相似度 Jaccard 系數指：句子A的分詞詞語與句子B的分詞詞語交集的大小與句子A的分詞詞語與句子 ...

一、定義 余弦取值范圍為[-1,1]。求得兩個向量的夾角，並得出夾角對應的余弦值，此余弦值就可以用來表征這兩個向量的相似性。夾角越小，趨近於0度，余弦值越接近於1，它們的方向更加吻合，則越相似。當兩個向量的方向完全相反夾角余弦取最小值-1。當余弦值為0時，兩向量正交，夾角為90度。因此可以看出 ...