自然语言处理（五 文本相似度）

最新推荐文章于 2025-05-18 15:57:44 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hustchenze/article/details/78815948
本文探讨了文本相似度的计算方法，从简单的共有词判断模型出发，逐步引入TFIDF向量表示，考虑到词频和全局分布。接着讨论了TFIDF结合Word2vec以捕捉词语的语义关系，最后介绍了使用Language Model和Sentence Embedding（如LSTM的BiRNN）通过深度学习来更准确地衡量文本之间的相似性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

简单共有词判断模型

假设现在有文本A和B， Num(A∩B) 表示A和B中相同词的数量， Num(A∪B) 表示A和B中所有词的数量。那么定义A和B的相似程度为：

Similarity(A,B)=Num(A∩B)Num(A∪B)

TFIDF向量表示

上述共有词方式，只利用了词语的信息，却忽略了词频信息，引入TFIDF将词语向量化，既考虑了Term Frequency词频，又考虑了词语在整个文档中的分布情况。文本A和文本B可以分别表示为：

A=[a
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自然语言处理实战项目4-文本相似度的搜索功能，搜索文本内容
微学AI的博客
04-19 1220
大家好，我是微学AI，今天给大家带来自然语言处理实战项目4-文本相似度的搜索功能，搜索文本内容。文本相似度搜索是一种基于自然语言处理技术，用于搜索和匹配文本内容的方法。其主要目的是将用户输入的查询内容与已有的文本数据进行比较，并找到最相似的文本数据。
NLP自然语言处理中的文本相似度
给我一点温度
09-03 1万+
1. 背景介绍 优快云 及各类技术博客上有很多文本相似度方面的文章，但它们的侧重点是代码，目标受众是开发人员，代码基础薄弱的话看起来会比较吃力。 本文侧重讲述逻辑和使用场景，尝试将算法通俗化，尽量多举例，降低理解门槛。希望读完本文，大家可以对文本相似度有一个完整而深刻的理解，最好能在非代码维度上超过开发人员（达到了这种水平，输出的需求自然会得到开发同学最大的尊重和认同）。 文本相似度，顾名...
NLP:用word2vec分析文本相似度
Chelseady的博客
12-18 5646
一.中文语料库 中文语料库主要有以下几种： 1. 腾讯AI Lab2018年分享的开源800万中文词的NLP数据集文章https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247506252&idx=4&sn=1f883532975737c9df02212fc2ae1ca5&chksm=e8d06e3edf...
文本相似度计算与应用：从基础到深度学习
最新发布
weixin_36296444的博客
05-18 1027
在新闻行业，文本相似度分析技术被广泛应用于新闻自动摘要的生成。新闻摘要通常包括了文章的核心信息，传统的摘要方法可能需要人工编写，这不仅耗时而且效率不高。现代的自动摘要技术利用文本相似度算法，可以快速从大量新闻报道中提取关键信息，自动生成摘要。这种技术依赖于对新闻内容的主题分析和语义理解。首先，系统会分析新闻文档的文本特征，然后通过比较不同文档之间相似度，识别出关键句子或段落。接着，它会根据这些关键信息构建出一个简洁的摘要，旨在保留文章的核心内容和意义。
自然语言处理——文本相似度
ZNWhahaha的博客
03-28 3415
文本相似度简述前言文本相似度算法基于关键词匹配N-Gram相似度Jaccard相似度基于向量空间Word2vecTF-IDF向量空间与相似度计算基于深度学习卷积神经网络（CNN） 前言   在自然语言处理的学习和研究中，有好多问题涉及到如何检测两个文本的相似度问题，尤其是在度量句子或者短语之间的相似度。测算度量文本相似度的方法大体有三种：基于关键词匹配的传统方法、基于向量空间的方法和利用深度学习进...
基于Simase_LSTM的计算中文句子相似度经验总结与分享
热门推荐
lqfarmer的博客
04-19 1万+
欢迎搜索个人微信公众号“DeepLearning_NLP” 或者扫描博客头像添加关注，会不定期的向用户推送一些深度学习在NLP方面应用的经典论文，实践经验和最新消息。 深度学习在语音和图像领域大显神威之后，最近火力有集中到了自然语言处理上了。目前，最成功的成就在于wordembedding，成功落地的案例也有很多，比如机器翻译，智能对话，还比如作者所在从事的搜索排序、反垃圾、反作弊方面也有很多成
NLP从零开始------9文本进阶处理之文本相似度计算
m0_74922316的博客
08-07 5226
在自然语言处理中，经常会涉及度量两个文本相似度的问题。在诸如对话系统和信息减速等中，度量句子或短语之间的相似度尤为重要。在新闻学传媒中应用文本相似度可以帮助读者快速检索到想要了解的报道。文本相似度的定义式如下所示：其中，common(A,B)和A和B的共性信息，description(A,B)是描述A和B的全部信息，上式表达出相似度与文本共性成正相关。由于没有限制应用领域，由此此定义被广泛采用。相似度一般可用[0,1]中的实数表示，该实数可通过语义距离计算获得。相似度与语义距离呈负相关。
词林，知网，字符向量，用于自然语言处理中的文本相似度计算
05-15
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qq_28286027的博客
02-27 1794
1、文本相似度： 1) 语义相似、但字面不相似 2) 字面相似、但是语义不相似 2、方案： 1) 语义相似：依靠用户行为，最基本的方法：（1）基于共点击的行为（协同过滤），（2）借助回归算法 2) 字面相似：(1) LCS最大公共子序列 (2) 利用中文分词 3 字面相似的问题解决： 余弦相似度 cosine 举例：A(1,2,3)...
基于word2vec的word相似度
万物皆可图
04-02 3698
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08-10
利用Python实现中文文本关键词抽取，分别采用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法。
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利用word2vec提取文本特征，并建立与训练SVM、Bi-LSTM、textcnn、cnn+bilstm、bilstm+attention模型,最终对测试集数据进行预测。 利用TF-IDF提取文本特征，并建立与训练SVM模型,最终对测试集数据进行预测。 详见博文https://blog.youkuaiyun.com/qq_44186838/article/details/118435765
机器学习算法Python实现：tfidf 特征词提取及文本相似度分类
hellozhxy的博客
08-26 9051
# coding: utf-8 #本代码主要实现了对于商品名称根据tfidf提取特征词，然后基于已经训练好的word2vec模型，对每行商品的tfidf值大于某一阈值的特征词相似度匹配已经给定的商品类别。 import jieba import jieba.posseg as pseg import jieba.analyse import pymssql import xlwt from s...
【python2】文本分类综合（rnn，cnn，word2vec，TfidfVectorizer），中文纠错代码解析（pycorrector）
openbmc
02-19 9598
文章目录1.中文评论情感分析(keras+rnn）1.1 需要的库1.2 预训练词向量1.3 词向量模型1.4 训练语料 （数据集）1.5 分词和tokenize1.6 索引长度标准化1.7 反向tokenize1.8 构建embedding matrix1.9 padding(填充)和truncating(修剪)1.10 用keras搭建LSTM模型1.11 结论1.12 错误分类2.新浪新闻分类(tensorflow+cnn)3.搜狐新闻文本分类(word2vec）3.1 数据的准备3.2 word2v
文本分析--tfidf、word2vec
ukakasu的博客
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TF-IDF 词频（TF） = 某个词在文章中的出现次数 / 文章总词数 或者 词频（TF） = 某个词在文章中的出现次数 / 拥有最高词频的词的次数。 逆文档频率（IDF） = log（语料库的文档总数/包含该词的文档总数+1） TF-IDF = 词频（TF) * 逆文档频率（IDF） 主要应用： 关键词提取，找相似文章，文章自动摘要，作为分类或聚类的输入。 word2vec word...
自然语言处理-文本相似度计算
weixin_43423614的博客
06-20 908
文本相似度计算有一下2种方式： 1.欧式距离 通过计算两个句子的向量距离来判断两个句子的相似度。 距离越来说明相似度越小，距离越小说明相似度越大。 缺点： 例：给定两组向量,x1 = (1,1,1)，y1=(3,3,3)和 x2=(2,1,-1), y2=(0,-1,1).通过计算发现x1，y1的欧氏距离和x2，y2的欧式距离一样。但是x1和y1更加相似，是因为欧氏距离在计算的过程中没有考虑到向量的方向。 如果2个向量相似，需要考虑到它们的方向是否也是相似的。 2.余弦相似度 计算相似度：d = s1 ·
自然语言处理中句子相似度计算的几种方法
weixin_33889245的博客
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在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py...
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计算句子相似度，①常用方法有基于语义和词序相似度计算方法，②基于关系向量模型基于语义和词序的句子相似度计算方法简介定义1：给定一个句子Ti，经过汉语分词系统分词后，得到的所有词W1构成的向量称为句子Ti的向量表示，表示为Ti = {w1,w2,.....wn}。例子1：T1：这个中文分词可不可以，用着方不方便。分词后：T1=[这个, 中文分词, 可不可以, 用着, 方, 不, 方便]。向量表示T1=
NLP点滴——文本相似度
weixin_30745641的博客
12-06 2889
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自然语言处理文本相似度匹配
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### 自然语言处理中的文本相似度匹配方法 在自然语言处理领域，文本相似度匹配是一种重要的技术，广泛应用于信息检索、问答系统、推荐系统等领域。以下是几种常见的文本相似度匹配方法及其工具： #### 1. 基于词袋模型 (Bag of Words, BoW) 词袋模型是最简单的文本表示方式之一。它将文本视为一组单词集合，忽略语法结构和顺序关系。通过构建词汇表并统计每个单词的频率，可以得到每篇文档的特征向量。随后可以通过余弦相似度或欧氏距离等指标计算文本间的相似度。 这种方法的优点在于实现简单，缺点则是忽略了词语的位置信息以及上下文含义[^3]。 #### 2. TF-IDF 加权 TF-IDF 是一种改进版的词袋模型，其中引入了词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）。通过对高频低重要性的词汇赋予较低权重，能够更有效地捕捉关键词的重要性。利用 TF-IDF 向量化后的文本数据，同样可通过余弦相似度或其他距离度量评估相似性。 #### 3. Word Embedding 和 Sentence Embedding Word Embedding 技术如 Word2Vec 或 GloVe 可以学习到具有语义意义的单词嵌入空间，在该空间里相近意思的词会被映射得靠近彼此。对于整个句子或者段落，则需进一步转化为固定长度的连续型数值表达形式——即 sentence embedding。预训练好的 BERT 模型便是生成高质量句子编码器的有效手段之一[^1]。 当获得这些高维稠密矢量之后，就可以采用诸如曼哈顿距离、欧式距离或是皮尔逊相关系数等方式来进行最终判定工作了。 #### 4. Siamese Network 结构 双塔网络架构(Siamese Networks)，由共享参数的一对神经子网组成，分别接收待比较对象作为输入源经过相同操作流程提取各自特征后再联合起来完成分类预测任务(此处指判断两者是否属于同一类别)。此框架特别适合解决大规模在线服务场景下的实时请求响应问题因为其允许提前缓存一侧的结果从而减少重复运算开销提升效率[^2]。 --- ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np def cosine_similarity(vec_a, vec_b): dot_product = np.dot(vec_a, vec_b) norm_a = np.linalg.norm(vec_a) norm_b = np.linalg.norm(vec_b) return dot_product / (norm_a * norm_b) vectorizer = TfidfVectorizer() texts = ["我喜欢吃苹果", "他喜欢喝可乐"] X = vectorizer.fit_transform(texts).toarray() similarity_score = cosine_similarity(X[0], X[1]) print(f"Cosine Similarity Score: {similarity_score}") ``` 上述代码展示了如何使用 `TfidfVectorizer` 将中文短句转换成 tf-idf 特征矩阵，并计算它们之间余弦夹角大小来反映相对接近程度。 --- #### 工具库介绍 - **Gensim**: 提供多种主题建模算法支持的同时也包含了 word embeddings 的训练接口。 - **Scikit-Learn**: Python 中流行的机器学习包提供了丰富的文本预处理组件及评价函数集。 - **Hugging Face Transformers**: 开箱即用的各种 transformer 架构微调方案非常适合做高级 NLP 应用开发^. ---
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