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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

參考：python文本相似度計算 原始語料格式：一個文件，一篇文章。 原始語料格式如下示例： ...

環境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 進行分詞，關鍵詞提取 利用gensim下面的corpora，models，similarities 進行語料庫建立，模型tfidf算法，稀疏矩陣相似度分析 ...

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， ...