CNN在NLP领域的应用-文本语义相似度计算

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博客介绍了CNN在NLP领域的应用，具体为文本语义相似度计算，并给出了相关链接https://blog.youkuaiyun.com/diye2008/article/details/53762124 。
基于Pytorch+CNN实现英文文本语义相似度
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12-31 1867
语义相似度是NLP的核心问题之一，对问答、翻译、检索等任务具有非常重要的意义。 重复问题检测是一个常见的文本挖掘任务，在很多实际问答社区都有相应的应用。重复问题检测可以方便进行问题的答案聚合，以及问题答案推荐，自动QA等。由于英文单词的多样性和灵活性，本赛题需要选手构建一个重复问题识别算法。
NLP 语义相似度常用计算方法总结
IT__learning的博客
12-11 1万+
概述 总文本相似度的计算方法主要分为三大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相符合；另一类是基于语义理解的计算方法，这种方法依赖于具有层次结构关系的语义词典，计算结果相对准确，与人对自然语言的理解较为符合；第三种类是基于深度学习的计算方法。 1、基于向量空间模型的计算方法 向量空间模型简称 VSM，是 Vector Space Model 的缩写，是应用较为广泛的一种信息检索模型。在此模型中，文本被看作是由一系列相互独立
CNN在句子相似性建模的应用续--基于attention的多角度CNN模型
呜呜哈的博客
03-24 8962
今天我们来介绍一下“UMD-TTIC-UW at SemEval-2016 Task 1: Attention-Based Multi-Perspective Convolutional Neural Networks for Textual Similarity Measurement”这篇论文。其实本篇论文和之前所说的Multi-Perspective CNN原理是一样的。只不过做了一些小
CNN在NLP领域的应用（2） 文本语义相似度计算
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diye2008的博客
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本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。 0.文本相似度计算 所谓文本相似度计算，是指给定两个文本（一般为字符串），并通过算法给出其相似度幅度的衡量，一般计算结果为0-1之间的值，下面简单介绍几种，较为传统和常见的文
文本语义相似度计算方法
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weixin_57726558的博客
10-20 1357
文章系统介绍了文本语义相似度匹配的计算方法，从传统方法（基于字符串的编辑距离、Jaccard系数和基于词袋模型的TF-IDF+余弦相似度）到深度学习方法（Word2Vec词向量），再到预训练Transformer模型（BERT、Sentence-BERT和BGE-M3）。重点比较了不同方法的特点，如BERT的上下文理解能力、Sentence-BERT的句子级嵌入优势以及BGE-M3的多语言/多功能特性。通过测试案例对比TF-IDF和BGE-M3方法，结果显示预训练模型在语义相关性判断上更具优势。
4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法
weixin_30546189的博客
10-23 934
1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 之前介绍了DSSM算法，它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度，本文用CNN的结构对数据进行降维。 2. CNN-DSSM CNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 2.1 CNN-DSSM架构 CNN-DSSM的架构...
文本相似性度量: 语义表示与比较
AI天才研究院
01-09 932
1.背景介绍 在当今的大数据时代，文本数据的产生和处理以及文本数据挖掘的应用不断增多。文本数据挖掘是指通过对文本数据进行挖掘来发现有价值信息的过程。文本数据挖掘的主要任务包括文本分类、文本摘要、文本检索、情感分析等。这些任务的核心技术是文本相似性度量。文本相似性度量是指用于度量两个文本之间相似性的方法。文本相似性度量的主要任务是将文本转换为数字表示，并计算这两个数字表示之间的相似性。 文本相似...
NLP文本相似度(TF-IDF)
懒猫的脚印
08-03 3278
TF-IDF，lucence评分公式
人工智能-项目实践-文本分类-文本分类（二分类 ，多标签分类），文本相似度、NLP数据增强等方法.zip
12-28
在本项目实践中，我们主要探讨了人工智能在文本处理领域的应用，特别是聚焦于文本分类和文本相似度计算。本文将深入解析这些关键知识点，并探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术进行二分类、多标签分类以及数据增强...
Kaggle文本语义相似度计算Top5解决方案分享.docx
10-26
文本语义相似度计算在IT领域，特别是自然语言处理（NLP）中是一个核心问题，它涉及理解并比较两个文本片段的含义是否相同或相近。Kaggle平台举办了一系列比赛，专注于解决这个问题，以下是五个相关的解决方案概述： ...
人工智能在文本分类与相似度计算中的应用及数据增强策略研究
09-09
文章将系统阐述相关技术原理，并介绍如何借助自然语言处理（NLP）手段进行分类任务与数据扩展，以增强模型效果。 一、文本归类 文本分类是NLP领域的基础任务，其目标是根据文本内容将其分配至特定类别。本研究...
深度学习解决NLP问题：语义相似度计算.pdf
09-13
深度学习解决NLP问题：语义相似度计算pdf,深度学习解决NLP问题：语义相似度计算
语义相似度算法研究综述
12-26
本论文的主要讨论了当前研究中文词语语义相似度的常用算法，以及今后对语义相似度的计算新思路。
NLP相似度计算代码
03-15
Natural Language Processing
基于词林和知网的词语相似度计算python源代码--最新算法
03-09
最新的词语相似度计算方法；基于词林和知网的词语相似度计算；版权归原作者所有，仅供学习交流使用；
Gensim计算两个文档相似度(python)
09-19
Gensim计算文档相似度的方法讲解，python代码实现
越学越有趣：『手把手带你学NLP』系列项目02 ——语义相似度计算的那些事儿...
PaddlePaddle
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点击左上方蓝字关注我们课程简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。本系列由百度多位资深工程师精心打造，提供了从词向量、预训练语言模型，到信息抽取、情感分析、文...
原创：语义相似度(理论篇)
randy_01的博客
08-24 1402
原创：语义相似度(理论篇) 　　如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！　author:佟学强　 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这...
Tensorflow实例-CNN处理句子相似度（MPCNN）
Irving_zhang的专栏
04-10 1万+
前两篇使用CNN处理句子相似度的文章，实际上使用了很简单的CNN模型，按照自己对CNN的理解实现了代码。完成以后，就开始翻阅论文，想了解一些经典的处理句子相似度的方法。 这篇文章 发表在仅次于ACL会的EMNLP会议上，使用多个粒度窗口大小的卷积滤波器，后面跟着多种类型的池化方式，目的是为了从多个角度去解析句子（Multi-perspective），尽可能多的提取句子的语义和句法结构，具体的方式大家
语义相似度计算模型比较：CNN、Transformer、Bert与LSTM
语义相似度计算是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，可以帮助机器理解不同文本之间的相似性。CNN（卷积神经网络）通常在图像处理领域应用较多，但其也被证明在处理序列数据，如文本时也能够有效提取特征。...
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