N-Gram 算法用来做相似度比较

最新推荐文章于 2023-10-25 15:24:53 发布
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N-Gram 模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面n-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。在拼写检查里即是一个字母的出现概率只和前n-1个字母的出现概率相关,并且是前n-1个字母出现概率的乘积。

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iteye_11590
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N-gram 相似度计算与评估
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08-02 1849
\text{Precision}_{\text{Unigram}} = \frac{\text{重叠的Unigram数量}}{\text{生成文本中的总Unigram数量}} = \frac{5}{6} \approx 0.83 ]\text{Recall}_{\text{Unigram}} = \frac{\text{重叠的Unigram数量}}{\text{参考文本中的总Unigram数量}} = \frac{5}{6} \approx 0.83。
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ngram-similarity:计算两个文件之间基于 n-gram 的相似度得分
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05-20 2418
1、简介 N-gram是一种基于统计的语言模型，常常用来做句子相似度比较，句子合理性判断。（语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否合理的概率，RNN是神经语言模型） N-Gram是基于一个假设：第n个词出现的概率与前n-1个词相关，而与其他任何词不相关。因此整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率的乘积。各个词的概率可以通过语料中统计得到。假设句子TTT是有词序列w1,w2...
基于字符串的相似度度量，利用NGgramL和余弦相似度去实现
sillyclown的博客
11-30 523
1.主方法（注释了代码多为了测试以及方法说明，打印函数也主要是为了调试） package com.tylg.test1; /** * 主方法 * @author 蒋承材 */ import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import org.apache.jena.ontology.Dataty...
基于n-gram算法的文件相似度比较方法
在这个例子中，我们了解了n-gram模型的基本概念，相似度计算的方法，以及如何使用Java语言来实现基于n-gram的相似度计算。n-gram模型和相似度分析在文本处理和自然语言处理领域中有着广泛的应用，包括搜索引擎、拼写...
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Java字符串相似度：各种字符串相似度和距离算法的实现：Levenshtein，Jaro-winkler，n-Gram，Q-Gram，Jaccard索引，最长公共子序列编辑距离，余弦相似度..
02-02
“成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n...
各种字符串相似度和距离算法的实现Levenshtein、Jaro-winkler、n-Gram、Q-Gram、Jaccard index、最长公共子序列编辑距离、余弦相似度…….zip
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11-25
Shingles (n-gram) 的相似度和距离莱文斯坦规范化编辑加权编辑达梅劳-莱文斯坦最佳字符串对齐贾罗-温克勒最长公共子序列度量最长公共子序列N 元语法基于 Shingle (n-gram) 的算法Q-Gram余弦相似度杰卡德指数Sorensen...
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　　在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中，经常会涉及到如何度量两个文本的相似度问题。在诸如对话系统(Dialog system)和信息检索(Information retrieval)等的问题中，如何度量句子或者短语之间的相似度尤为重要。为方便对知识的梳理，写下这篇博客对部分传统方法、词向量、深度学习方法进行总结，遗漏之处还请大家补充。 　　度量文...
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12-02
单词纠错技术，计算单词距离方法，基于多重索引模型的词典 近似匹配算法
字符串相似性度量方法
宝宝
09-18 1621
<br />1. Levenshtein Distance 来文史特距离 （单词距离）<br />学术界已经提出了不少字符串相似度计算方法，其中最常用、最简单的是编辑距离(Edit Distance)，又称作来文史特距离(Levenshtein Distance)[5]。令字符串P=p1p2…pn 和W=w1w2…wm 是有穷字母表Σ上的两个字符串，ε表示空字符串。编辑操作是一个二元组（a,b），也可表示为a→b，其中a,b∈Σ∪{ε}，(a,b)≠(ε,ε)，a≠b。令W 由P 通过编辑操作a→b 生成，
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一、相似度 汽车和汽油很相关但不相似 similar related synonymy（0或1，bool） 二、方法 1、Dictionary 2、Distribution
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IT与开发人员的地盘
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11-24 580
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