短文本的相似度計算方法可以分為兩大類:基於深度學習的方法和基於非深度學習的方法。科研方面基本都是從深度學習方面入手,但個人覺得想把單語言的短文本相似度計算給做出花來比較難,相對而言基於深度學習的跨語言相似度計算稍微好點。工程方面多半不用深度學習的方法,主要是獲取帶標記的語比較 ...
本文主要介紹借助自動化框架實現 短文本相似度模型測試 .測試需求分析 .測試環境准備 .測試數據准備 .測試分析與執行 .測試問題總結 一 測試需求 原始需求:測試短文本相似度接口能力是否符合指定的模型效果 理解需求:驗證接口的功能 模型評估 性能是否符合需求文檔 需求思考:短文本相似度是判定 個文本在語義上是否相似,目前使用場景包含信息檢索圖片 視頻 文本等 新聞推薦 智能客服等,本次測試的應 ...
2020-11-11 16:55 5 949 推薦指數:
短文本的相似度計算方法可以分為兩大類:基於深度學習的方法和基於非深度學習的方法。科研方面基本都是從深度學習方面入手,但個人覺得想把單語言的短文本相似度計算給做出花來比較難,相對而言基於深度學習的跨語言相似度計算稍微好點。工程方面多半不用深度學習的方法,主要是獲取帶標記的語比較 ...
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 ...
目標:針對給定輸入文本與文本庫,計算得出文本庫中與輸入文本最相似的文本 綜述帖:http://www.cnblogs.com/kinzznsblog/p/8780239.html原理帖:http://www.cnblogs.com/kinzznsblog/p/8780172.html實現帖 ...
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/73730552 有解釋該模型 ...
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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 ...
在Spark1.2之后,Spark自帶實現TF-IDF接口,只要直接調用就可以,但實際上,Spark自帶的詞典大小設置較於古板,如果設置小了,則導致無法計算,如果設置大了,Driver端回收數據的時候,容易發生OOM,所以更多時候都是自己根據實際情況手動實現TF-IDF ...