短文本相似度在线计算_短文本相似度在线比较_短文本相似度在线查询_自然语言处理_百度AI开放平台

短文本相似度计算服务能够提供不同短文本之间相似度的计算,输出的相似度是一个介于0到1之间的实数值,越大则相似度越高。相似度数值建议在一组数据中进行整体比对选用,输出数值越大,则代表语义相似程度相对越高。

最近有一个项目,需要用到短文本相似度的比较,一时间没有头绪,不知从何弄起,只有百度了。百度了一下后恍然大悟,原来百度AI早已提供了接口,还有各种SDK,这下瞬间就解决了我的问题。这里叨叨几句,其实网上还有其他的文章都是讲算法的,说的也很复杂,但是我这是需要立即应用在项目中也没时间去研究那些算法,还是感觉百度AI的这个接口比较快,能迅速上手,看到效果。

先来说一下百度AI开放平台,我们要先从这里开始:

http://ai.baidu.com/

首先登录你的百度账号,登录进去后,你会看到很多的百度AI的东东,比如目前最流行的“语音技术”,“人脸识别”,“自然语言”等等,如下图:

但是这里我们还是根据自己的项目来。我这里进了“自然语言”的处理。点进去后,你会惊奇地发现:

对,你没看错,这些都是免费使用,我这个项目需要用到的就是下面的“短文本相似度”的API接口。然后我们只需要创建相应的应用即可。创建好后,即可获得应用的AppID,API Key,Secret Key。有了这几样,再看SDK文档,就可以开始用起来了,这个就不说了吧,看文档大家都会的。

完成项目后,我又做了个

<think>好的,用户现在问的是短文本计算相似度的方法。之前他问过如何避免重复问题存储到数据库,我之前给出了包括哈希、SimHash和语义向量等方法。现在他可能想更深入了解短文本相似度的具体技术,尤其是如何应用于他的场景。 首先,我需要确定用户的需求。作为后端开发者,他可能处理的是用户提交的问题或内容,需要检测重复或相似的问题。短文本的特点可能是长度较短,比如句子级别,这对传统方法如TF-IDF可能效果不好,因为词频信息少。 接下来,我应该分几个方面来回答:传统算法、基于词向量的方法、深度学习方法、工具库推荐以及优化技巧。传统方法包括编辑距离、Jaccard相似度,这些计算简单但可能不够准确。然后是基于词向量的,像Word2Vec句子向量,或者使用词移距离,这可能更适合短文本。 深度学习方面,像Sentence-BERT这样的模型专门处理句子嵌入,计算相似度更准确。另外,预训练模型如SimCSE或BERT本身也可以用来生成句向量。还要提到一些在线服务,比如OpenAI的Embedding,如果他不想本地部署的。 工具库方面,Gensim、Scikit-learn、Hugging Face的Transformers库都是常用的,需要推荐并给出简单示例。优化技巧部分,预处理很重要,比如去除停用词、分词,对于中文可能需要不同的处理。对于实时性要求高的,可能需要缓存或近似最近邻搜索,比如Faiss。 还要考虑用户的实际应用场景。如果是在数据库里去重,可能需要结合之前的哈希方法,加上相似度计算,形成多层次的去重策略。同时,短文本相似度计算可能会有更高的误判率,需要权衡准确率和性能。 用户可能没有提到的深层需求是处理大规模数据时的效率问题,或者如何集成到现有的后端系统中。因此,给出一些优化建议,比如异步处理或者分布式计算,会对他有帮助。 总结回答结构:先分类别介绍方法,每种方法给出原理、优缺点,然后推荐工具和优化技巧。最后根据场景给出选择建议,帮助他根据数据量、准确度需求和计算资源做出决策。</think>针对短文本相似度计算,以下是从传统算法到深度学习的多维度方案整理,附典型场景和实现示例: --- ### **一、传统文本匹配方法** #### 1. **字符级相似度** - **编辑距离(Levenshtein Distance)** ```python def edit_distance(s1, s2): m, n = len(s1), len(s2) dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] for i in range(m+1): dp[i][0] =
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