海量文本相似度匹配

最新推荐文章于 2025-07-18 11:42:24 发布
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1 词与词之间的匹配（主要用于分词，单词补全，模板匹配）

1.1 一对一

KMP

1.2一对多

前缀树

1.3多对多

给一个字典，再给一个m长的文本（m长的文本里面包含很多的词），问这个文本里出现了字典里的哪些字。

1.3.1 方法一：使用HashMap复杂度是O(maxLengh(word)*length(str))这样和字典的大小没有关系

1.3.2 方法二：AC自动机

https://blog.youkuaiyun.com/fkyyly/article/details/83988036

2 句子与句子之间的匹配

2.1 HashMap（索引）

离线的时候将海量的sentence分词，然后按照词建立索引，key是词，value是sentence list

实时查询的时候将句子分词，然后拿到这个词对应的sentence list，然后将获得的所有sentence list和用户输入的句子计算相似度。

2.2 simhash

https://blog.youkuaiyun.com/fkyyly/article/details/84503313

海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法
07-19 6468
之前找实习的时候被问到海量数据文本相似度怎么解决，当时很懵，在面试官的引导下说出了hash table+排序的方法（是的，我总能智障出新花样），当时想的是先做分词再做哈希，然后对标记哈希后的词（这时已是数字）进行排序通过共同的数字来度量它们的好坏。 在翻之前的面试笔记突然看到这个，就来网上找找解决方案，发觉hash没有问题，但后面的确是跑偏了。 常规的解法是SimHash，通过对分好的词进行h
求海量文本中两两相似文本的快速算法
huyanqing的专栏
02-26 5005
问题描述 这个问题的输入是一个文本语料库，输出是语料库中相似度大于某个阈值的所有文本对，阈值可以是0.9或者0.8.        举个例子，比如我的输入是下面的语料库,我的阈值是0.6,我的相似度度量用的是文本中以字为单位的jaccard相似度 1. 福禄很可爱 2. 福禄真可爱 3. 福禄是可爱 4. 阿里巴巴牛逼 5. 阿里巴巴很牛逼     我的输出是: 文档ID 文
文本相似度匹配算法
最新发布
dmz1981的专栏
07-18 418
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。
SimHash算法----海量数据如何根据文本内容快速找到相似文本原理及案例
penyok的博客
04-30 2936
SimHash算法----海量数据如何根据文本内容快速找到相似文本原理及案例 SimHash算法原理转载自：https://blog.youkuaiyun.com/Daverain/article/details/80919418 一、什么是SimHash SimHash算法是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling》中提到的一种...
海量数据相似度计算之simhash短文本查找
weixin_33826268的博客
09-08 605
在前一篇文章 《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理，大家应该感觉到了算法的魅力。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash，计算量还是蛮大，普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ，和5000w数据比较需要1.8 s。看...
海量数据相似度计算之simhash和海明距离
fkyyly的专栏
11-25 5249
SimHash 定义 SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很...
中文文本相似度匹配算法 simHash 海明距离 IK分词
11-17
在IT领域，文本相似度匹配是一项重要的任务，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等多个场景。本主题将深入探讨中文文本相似度匹配算法中的simHash、海明距离以及IK分词技术。 首先，simHash是一种高效的近似...
JAVA编写的基于文本相似度匹配的文本聚类
03-30
在本文中，我们将深入探讨如何使用Java编程语言实现基于文本相似度匹配的文本聚类算法。文本聚类是自然语言处理领域的一个重要课题，它的目标是将大量无结构的文本数据按照其内在的语义关系划分为不同的类别，使得同...
基于Hadoop的文本相似度计算
06-11
用户可以借此了解如何在分布式环境中并行计算文本相似度，这对于处理海量数据的场景至关重要。 总结来说，基于Hadoop的文本相似度计算涉及了分布式计算、文本处理和机器学习等多个方面，其中包括Hadoop的MapReduce...
英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——SciTail
12-25
在人工智能领域，自然语言处理（NLP）的任务之一是理解文本之间的关系，这涉及到文本相似度、文本推理和文本匹配等多个方面。其中，"SciTail"是一个专为这类任务设计的数据集，广泛应用于训练和评估模型的性能。本文...
python实现文本查重系统_NLP之gensim库python实现文本相似度/匹配/查重
weixin_39942318的博客
12-22 3461
目的给定一个或多个搜索词，如“高血压 患者”，从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。理论知识文本检索(text retrieve)的常用策略是：用一个ranking function根据搜索词对所有文本进行排序，选取前n个，就像百度搜索一样。算法：模型选择1、基于word2vec的词语相似度计算模型2、python的实现用到了gensim库3、“jieba”中文分词分步实现：jieba.c...
minhash算法检索相似文本_求海量文本中两两相似文本的快速算法
weixin_39959335的博客
12-19 276
转一篇我csdn的技术博客，欢迎交流，事先声明，可能有人会问为何不用simhash，minhash等算法解这个问题，这种LSH hash算法我都尝试过，走不通才想到这种方法，hash类的方法，要么准确率不行，要么会出现数据倾斜。问题描述这个问题的输入是一个文本语料库，输出是语料库中相似度大于某个阈值的所有文本对，阈值可以是0.9或者0.8.举个例子，比如我的输入是下面的语料库,我的阈值是0.6,我...
海量数据挖掘 - 相似度比较问题 - 阅读文章的思考
围城
07-25 1190
（文章写于20200725 08:50） 引言 关于海量数据场景下，对于相似度的比较问题，我一直比较关注。最近也重新看了《massive dataset minning》的第三章节，其主要内容是通过minhash+LSH来实现相似度的比较；然后看到了另外的几篇博客，在这里来记录一下我的思考。 思考 相似度比较的问题应用非常广泛，比如文章的去重，文章是否是抄袭等。特别是我对恶意软件进行研究，需要进行相似度的比较，采用的指纹生成方式是ssdeep，但是为了找到相似的对，就必须对整个数据集对自身做笛卡尔积，然后
海量数据相似数据查询方法
霜叶的博客
02-18 1823
海量文本场景，如何寻找一个doc的topn相似doc，一般存在2个问题，1)、两两对比时间o(n^2)2)、高维向量比较比较耗时。文本集可以看成(doc,word)稀疏矩阵，一般常见的方法是构建到排索引，然后进行归并。
文本匹配算法详解
Matrix-yang的博客
09-29 3617
原文知乎: 传统文本匹配算法详解（附代码） . 文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述 在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文本的匹配程度。至此，“文本匹配”系列文章更新完结，后期会针对性解读
文本匹配算法
weixin_30548917的博客
09-18 745
1、文本相似度，文本匹配模型归纳总结 https://blog.youkuaiyun.com/u012526436/article/details/90179466 2、短文本匹配的利器-ESIM https://zhuanlan.zhihu.com/p/47580077 转载于:https://www.cnblogs.com/bymo/p/11539936.htm...
【人工智能】文本匹配算法，比如字符串匹配算法KMP或Boyer-Moore算法，TF-IDF、余弦相似度或深度学习方法，主要用于比较两个或多个文本字符串的相似度
本本本添哥
11-03 1214
下面是一些常见的文本匹配算法及其简要介绍, 选择哪种文本匹配算法取决于具体的任务需求和数据特点。对于简单的字符串匹配任务，可以使用KMP或Boyer-Moore算法；对于需要考虑语义相似度的任务，可以使用TF-IDF、余弦相似度或深度学习方法。每种算法都有其适用的场景和优缺点，合理选择和组合使用可以取得更好的效果。
文本相似度比较
04-28
<think>好的，用户想了解或实现文本相似度比较的方法或工具，需要详细解释算法及其实现。首先，我得回顾一下文本相似度的常见算法，然后整理它们的原理、优缺点以及实现方式。 根据用户提供的引用内容，里面有提到传统的算法如Simhash、Jaccard、余弦相似度、Levenshtein距离、N-gram，还有Jaro-Winkler。另外，引用里也提到了基于神经网络的方法，但用户可能更关注传统方法，因为问题里没有特别提到深度学习。 首先，我需要分门别类地介绍这些算法，确保每个部分都有明确的说明。比如，基于字符串的算法如Levenshtein、Jaro-Winkler适合短文本或字符级别的比较；基于集合的Jaccard和N-gram可能更适合处理词语或短语的集合相似度；基于向量空间的余弦相似度需要先进行文本向量化，比如TF-IDF；而Simhash则用于生成文档指纹，适合海量文本去重。 接下来，实现部分需要给出具体的代码示例，但用户可能使用哪种编程语言呢？引用里提到了Python和C语言的例子，但用户的问题没有明确。考虑到Python在文本处理上的普及性，可能用Python更合适。不过用户提供的引用4里有C语言的代码，但用户的问题更倾向于方法或工具，所以可能以Python为主，但也要提到其他可能性。 需要检查每个算法的实现步骤是否正确。比如，Jaccard相似度需要计算交集和并集，而Levenshtein距离的动态规划实现是否正确。另外，Simhash的实现可能需要使用现有的库，比如simhash库，但也可以简要说明原理。 同时，用户可能需要了解如何选择适合的算法。比如，处理长文档时，Simhash更高效；处理拼写纠错用Levenshtein或Jaro-Winkler；文本分类用余弦相似度。这些应用场景需要明确说明。 另外，用户的问题中提到“工具”，所以除了算法实现，还可以推荐一些现有的工具库，比如Gensim、NLTK、TextDistance等，这样用户可以直接使用，而不必自己从头实现。 需要注意引用中的内容是否正确对应到各个算法。例如，引用1提到的Simhash、Jaccard、余弦相似度、Levenshtein、N-gram；引用3提到Jaro-Winkler；引用4提到Jaccard的C语言实现。需要确保在回答中正确引用这些来源，并在适当的位置添加引用标识。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如如何优化性能、如何处理大规模数据、如何结合深度学习的方法等。问题需要具有连贯性和逻辑性，帮助用户深入理解。</think>### 文本相似度比较算法及实现 文本相似度比较是自然语言处理中的基础任务，其核心是通过数学方法量化两个文本的相似程度。以下是6种常用算法及其实现方法： #### 一、基于字符串的算法 1. **Levenshtein距离**（编辑距离） 计算两个字符串互相转换所需的最小单字符编辑操作次数（插入/删除/替换） ```python def levenshtein_distance(s1, s2): m, n = len(s1)+1, len(s2)+1 dp = [[0]*n for _ in range(m)] for i in range(m): dp[i][0] = i for j in range(n): dp[0][j] = j for i in range(1, m): for j in range(1, n): cost = 0 if s1[i-1]==s2[j-1] else 1 dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j-1]+cost) return dp[-1][-1] ``` 2. **Jaro-Winkler相似度** 加强前缀匹配权重的改进算法，适用于短文本比对[^3] ```python from textdistance import jaro_winkler jaro_winkler('MARTHA', 'MARHTA') # 返回0.961 ``` #### 二、基于集合的算法 3. **Jaccard相似度** 通过计算集合交集与并集的比例衡量相似性[^1] $$ J(A,B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} $$ ```python def jaccard_similarity(a, b): set_a, set_b = set(a), set(b) return len(set_a & set_b) / len(set_a | set_b) ``` 4. **N-gram相似度** 将文本分割为连续子序列进行比较，常用bigram或trigram ```python def ngram_similarity(s1, s2, n=2): grams1 = set([s1[i:i+n] for i in range(len(s1)-n+1)]) grams2 = set([s2[i:i+n] for i in range(len(s2)-n+1)]) return len(grams1 & grams2) / len(grams1 | grams2) ``` #### 三、基于向量空间的算法 5. **余弦相似度** 将文本向量化后计算夹角余弦值[^2] $$ \text{cosine}(A,B) = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} $$ ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity corpus = ["文本1内容", "文本2内容"] vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1]) ``` #### 四、哈希类算法 6. **Simhash** 生成文档指纹，适用于海量文本去重[^1] ```python from simhash import Simhash def get_features(s): # 提取特征函数 return [s[i:i+2] for i in range(len(s)-1)] hash1 = Simhash(get_features('文本内容1')) hash2 = Simhash(get_features('文本内容2')) distance = hash1.distance(hash2) ``` ### 算法选择指南 | 算法类型 | 适用场景 | 时间复杂度 | 特点 | |----------------|-------------------------|------------|-----------------------------| | Levenshtein | 拼写纠错、短文本比对 | O(n²) | 精确但计算量大 | | Jaccard | 关键词集合比较 | O(n) | 忽略词序，适合短文本 | | 余弦相似度 | 长文档语义比较 | O(n) | 需要向量化，可结合TF-IDF | | Simhash | 网页去重、海量文本处理 | O(n) | 指纹压缩，适合分布式计算 | ### 实现工具推荐 1. **Python库**：textdistance（多种算法集成）、gensim（专业NLP处理） 2. **Java工具**：Lucene的相似度计算模块 3. **在线服务**：Google的Diff Match Patch工具 ### 典型应用场景 - 论文查重：使用Simhash+余弦相似度组合 - 智能客服：Jaro-Winkler快速匹配用户问题 - 推荐系统：余弦相似度分析用户兴趣向量
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