就可以得到句子表示,然后用一些metric(比如cosine)來計算相似度。但BERT在預訓練時的目標是t ...
代碼在https: github.com THTBSE siamese lstm network blob master siamese lstm.py里。這篇博客https: blog.csdn.net thriving fcl article details 有解釋該模型。模型論文:https: www.aclweb.org anthology W 。 對於contrastive loss的理 ...
2019-06-27 10:04 0 499 推薦指數:
就可以得到句子表示,然后用一些metric(比如cosine)來計算相似度。但BERT在預訓練時的目標是t ...
一、模型my_bilstm.py 二、數據集my_dataset.py 三、詞嵌入 四、運行類 五、實驗結果 train acc: 0.9688872803514377train loss ...
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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 ...
摘自:http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/ ...
@祁俊輝,2017年6月22日測試。 1 說明 本程序以關於SimHash算法的實現及測試V4.0為基礎,利用JSP添加JavaBean接口,改為網頁版; 因為在網頁版比較相似度時,生成txt文檔會耗費一定的時間,而且在Tomcat發布后路徑不方便控制,所以取消txt文檔的輸入輸出 ...
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Python 文本相似度和聚類 文本數據是非結構化的和高噪聲的。在執行文本分類時,擁有標記合理的訓練數據和有監督學習大有裨益。但是,文檔聚類是一個無監督的學習過程,將嘗試通過讓機器學習各種各樣的文本文檔及其特征、相似度以及它們之間的差異,來講文本 文檔分割和分類為單獨的類別。這使得文檔聚類更具 ...