中文相似度匹配算法

最新推荐文章于 2025-07-18 11:42:24 发布
最新推荐文章于 2025-07-18 11:42:24 发布
阅读量3.3k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： IT之路
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Eric_LH/article/details/79099085
两张图片相似度匹配算法学习路线
weixin_62701031的博客
03-30 2243
图像均值（ahash）哈希本质上是对像素（颜色）的比较图像感知（phash）哈希由于做了离散余弦变换操作，本质上是对频率的比较图像差异（dhash）哈希本质上是基于变化的感知，更关注图片的像素值的变化opencv 简单的图片相似度匹配_opencv 图片相似度-优快云博客。
中文文本相似度匹配算法
07-15
中文文本相似度匹配算法 simHash 海明距离 IK分词 完整的可运行的示例代码 包含simHash 算法，使用IK 对中文文本进行分词处理
海量数据相似度计算之simhash和海明距离
Lanceyan
08-25 5944
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本
中文地址模糊查询匹配技术详解
weixin_42476987的博客
06-29 939
中文分词是将连续的中文文本切分成有意义的、最小的中文词语单元的过程。不同于英文等语言，中文书写没有明显的单词间隔，因此中文分词在中文信息处理中扮演着极其重要的角色。在搜索引擎、文本挖掘、情感分析等自然语言处理(NLP)应用中，分词作为预处理步骤，直接影响了后续处理的准确性和效率。目前市场上存在多种成熟的中文分词工具，包括但不限于jieba、HanLP、THULAC等。jieba支持三种分词模式，分别是精确模式、全模式和搜索引擎模式，被广泛应用于中文文本处理的项目中。
中文文本相似度匹配算法 simHash 海明距离 IK分词
11-17
中文文本相似度匹配算法 simHash 海明距离 IK分词 完整的可运行的示例代码 包含simHash 算法，使用IK 对中文文本进行分词处理
Python - 中文文本相似度计算与模糊匹配
BITDDD小栈
12-27 8038
Python 中文文本相似度计算与模糊匹配。
相似度匹配算法
weixin_49117237的博客
01-19 1724
package com.tmzh.ppd.business.util; /** * @ClassName: Levenshtein 相似度匹配算法 * @Author: Cui-wz * @Date: 2022-01-19 10:26 **/ public class Levenshtein { public int compare(String str, String target) { int d[][]; // 矩阵 int n = str.l.
java 相似度匹配算法
fuwei52406的专栏
06-30 3559
相似度匹配算法实际是计算字符串之间的编辑距离。 经常刷算法的同学，就应该知道这个是一个可迭代可递归实现的中难度的leetcode算法。 详细思路可以在网上找找，我就直接给出对应的的代码！ 二维dp算法 /** * 相似du匹配算法，约靠近返回的值越高 * @param target * @param findOb * @return */ public static double matchStr(String target ,Object findOb ) { //le
python中文相似度_python文本相似度计算
weixin_39658474的博客
11-21 936
步骤分词、去停用词词袋模型向量化文本TF-IDF模型向量化文本LSI模型向量化文本计算相似度理论知识两篇中文文本，如何计算相似度？相似度是数学上的概念，自然语言肯定无法完成，所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了，欧式距离、余弦相似度等等各种方法，只需要中学水平的数学知识。那么如何将文本表示成向量呢？词袋模型最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的，所有词放入一个袋...
中文句子相似度计算算法
09-21
中文句子 相似度计算算法 计算句子的相似度
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Chinese SNLI MultiNli
12-25
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Chinese SNLI MultiNli
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC
12-25
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——CCKS2018
12-25
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——CCKS2018
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集-OCNLI
12-25
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——OCNLI
中文模糊匹配算法
08-08
中文信息检索系统的模糊匹配算法研究和实现 基于拼音索引的中文模糊匹配算法 基于拼音相似度的汉语模糊检索方法的研究
计算文本相似度
热门推荐
周红伟讲AI
06-02 1万+
 计算文本相似度 推荐 2收藏 简单讲解 上一章有提到过[基于关键词的空间向量模型]的算法，将用户的喜好以文档描述并转换成向量模型，对商品也是这么处理，然后再通过计算商品文档和用户偏好文档的余弦相似度。 文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。 比如舆论控制，我们假设你开发了一个微博网站，并且已经把世界上骂人的句子都
【基础算法 】文本相似度计算
tianyunzqs的专栏
11-30 9024
在自然语言处理中，文本相似度是一种老生常谈而又应用广泛的基础算法模块，可用于地址标准化中计算与标准地址库中最相似的地址，也可用于问答系统中计算与用户输入问题最相近的问题及其答案，还可用于搜索中计算与输入相近的结果，扩大搜索召回，等等。 基于此，现将几种常见的文本相似度计算方法做一个简单总结，以便后续查阅，本文所有源码均已上传到github。 1.字符串相似度 字符串相似度指的是比较两个文本相同字符个数，从而得出其相似度。 python为我们提供了一个difflib包用于计算两个文本序列的匹配程度，我们可以将
文本相似度匹配算法
dmz1981的专栏
07-18 396
余弦相似度（Cosine Similarity）是一种用于衡量两个向量之间相似性的方法，常用于文本挖掘、推荐系统等领域。该算法通过计算两个向量夹角的余弦值来评估其相似度，取值范围在-1到1之间，值越接近1表示相似度越高。编辑距离衡量将字符串A转换为字符串B所需的最少单字符编辑操作（插入、删除、替换）次数。距离越小，相似度越高。
python 中文相似度匹配算法
最新发布
08-14
我们被要求实现一个中文文本相似度匹配算法。根据引用[2][3][4]，常见的文本相似度计算方法包括余弦相似度、Jaccard相似系数、编辑距离等。此外，引用[4]还提到了一个名为simtext的库，它集成了多种相似度计算方法。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值