Simense LSTM 算法，做中文文本相似性判断

最新推荐文章于 2025-05-20 15:51:27 发布
最新推荐文章于 2025-05-20 15:51:27 发布
阅读量1.1k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 算法 文章标签： LSTM中文文本相似性
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011334375/article/details/88569586

性能：train acc: 84.00 val acc :81.47% ； predict性能依赖于训练语料
在这里插入图片描述
中间踩过的坑：
embedding 权重矩阵的预加载；

使用LSTM进行文本匹配任务
web_bug407的博客
09-26 165
TensorFlow是一个广泛使用的机器学习框架，提供了多种深度学习模型的实现，包括LSTM（长短期记忆网络）。我们还可以设置一个词汇表的大小，限制词汇表的大小可以减少训练过程中的内存消耗。我们还可以设置一个词汇表的大小，限制词汇表的大小可以减少训练过程中的内存消耗。接下来，我们需要对序列进行填充，以确保它们具有相同的长度。接下来，我们需要对序列进行填充，以确保它们具有相同的长度。完成模型训练后，我们可以使用该模型对新的句子对进行预测。完成模型训练后，我们可以使用该模型对新的句子对进行预测。
解码生命律动：探秘医用磁共振脉冲序列编程的艺术与科学​
LiRongLu_的博客
04-08 101
从劳特伯恩1973年的第一幅MRI图像，到如今实时心脏电影成像，脉冲序列编程始终在物理定律与临床需求之间寻找诗意平衡。或许正如诺贝尔奖得主曼斯菲尔德所说："每个优秀的序列设计都包含着对生命奥秘的敬畏之心。"当您下次看到MRI影像时，请记住那些在电磁波中起舞的编程智慧，正是它们让不可见的生命律动显影成诗。​​延伸阅读​《Handbook of MRI Pulse Sequences》学术经典ISMRM（国际医学磁共振学会）年度序列设计大赛获奖作品解析西门子Prisma 3T设备脉冲序列库技术白皮书。
LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型
weixin_33769207的博客
08-03 608
本篇文章是我在读期间，对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果。如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）有一定的了解，可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分。如果能启发灵感，应用于更多的现实场景中...
文本相似度判定
weixin_33819479的博客
08-01 860
简介 针对文本相似判定，本文提供余弦相似度和SimHash两种算法，并根据实际项目遇到的一些问题，给出相应的解决方法。经过实际测试表明：余弦相似度算法适合于短文本，而SimHash算法适合于长文本，并且能应用于大数据环境中。 余弦相似度 原理 余弦定理： 图-1 余弦定理图示 性质： 余弦值的范围在[-1,1]之间，...
【自然语言NLP】TensorFlow使用LSTM实现文本匹配任务
优快云 精品推荐
01-14 890
在NLP自然语言处理领域，有时我们需要计算不同文本之间的相似度，将不同文本进行编码，然后处理成Embedding定长表示向量，然后使用LSTM进行输出文本表示，定义多个多输入源数据进行计算。 句子1：我不爱吃剁椒鱼头，但是我爱吃鱼头 句子2：我爱吃土豆，但是不爱吃地瓜 同样使用LSTM网络，把每个句子抽象成一个向量表示，通过计算这两个向量之间的相似度，就可以快速完成文本相似度计算任务。在实际场景里，我们也通常使用LSTM网络的最后一步hidden结果，将一个句子抽象成一个向量，然后通过向量点积，或者co
基于pytorch使用LSTM实现文本匹配任务
weixin_55982578的博客
02-25 1030
定义网络结构self.hidden_dim = hidden_dim # 隐层大小self.num_layers = num_layers # LSTM层数# 嵌入层，会对所有词形成一个连续型嵌入向量，该向量的维度为embedding_dim# 然后利用这个向量来表示该字，而不是用索引继续表示# 定义LSTM层，第一个参数为每个时间步的特征大小，这里就是每个字的维度# 第二个参数为隐层大小# 第三个参数为lstm的层数# 利用全连接层将其映射为2维，即0和1的概率。
神经网络是一种算法吗,神经网络包括哪些算法
wenangou的博客
10-15 1699
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
AI Agent: AI的下一个风口 人机协同的方法和框架
AI天才研究院
10-10 1214
AI Agent: AI的下一个风口 人机协同的方法和框架 关键词： AI Agent，人机协同，机器学习，强化学习，自然语言处理，应用场景，开发部署 摘要：
AI驱动的创新：人类计算在教育中的新发展
AI天才研究院
11-06 1126
AI驱动的创新：人类计算在教育中的新发展 摘要 随着人工智能（AI）技术的快速发展，教育领域正经历着一场深刻的变革。本文探讨了AI驱动的教育创新，特别是人类计算在教育中的应用。文章首先介绍了AI在教育中的角色和应用历史，然后详细阐述了人类计算的概念及其在教育中的潜力。接着，文章分析了核心算
AIGC噪声消除的行业应用：医疗、金融等领域的实践案例
最新发布
AI天才研究院
05-20 702
本文旨在系统性地探讨AIGC(人工智能生成内容)中噪声消除技术在不同行业的应用实践。我们将重点关注医疗和金融这两个对数据质量要求极高的领域，分析噪声消除技术如何提升数据价值并改善决策质量。文章首先介绍AIGC噪声消除的基本概念和技术原理，然后深入探讨医疗和金融领域的应用案例。我们将提供详细的算法实现和数学分析，最后讨论技术挑战和未来趋势。AIGC(人工智能生成内容)：指由人工智能系统生成的各种形式的内容，包括文本、图像、音频等噪声消除：从信号或数据中去除不相关或干扰成分的过程医疗影像增强。
基于lstm的语义相似度计算模型代码
07-03
基于lstm的语义相似度计算模型，使用百度qa的数据集进行实验。
tensorflow 双LSTM实现地址相似性判断
chengwu9035的博客
04-05 338
基本环境 tensorflow 1.0 代码结构 双向LSTM模型对应的代码文件siamese_similarity_model.py main函数对应的代码main.py 代码siamese_similarity_model.py # -*- coding: utf-8 -*- # Siam...
使用LSTM实现文本匹配任务
DkVhdl的博客
09-18 207
首先，我们对文本进行了预处理，包括分词、建立词汇表和将文本转换为数字表示。然后，我们定义了一个包含两个LSTM层的模型，用于编码两段文本，并通过全连接层进行分类。LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN）的变体，被广泛应用于处理序列数据的任务，包括文本匹配。接下来，我们需要对文本进行预处理。假设我们有一个文本匹配的数据集，其中每个样本包含两段文本和一个标签，表示两段文本是否匹配。在这个例子中，我们将使用两个LSTM层来分别编码两段文本，然后将它们的输出进行拼接，并通过一个全连接层进行分类。
使用LSTM模型在TensorFlow中实现文本匹配任务
web_bug407的博客
09-17 127
在本文中，我们将使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型来实现文本匹配任务，并利用TensorFlow进行代码实现。在上述代码中，我们使用一个全连接层作为输出层，并使用Sigmoid激活函数将输出映射到0到1之间的概率值。在这个例子中，我们将使用两个输入句子，并输出它们之间的匹配程度。根据具体的需求，我们可以调整模型的参数、结构和损失函数等来优化模型的性能。接下来，我们需要定义模型的输出层和损失函数，并编译模型。接下来，我们可以使用准备好的数据集来训练我们的模型。
【NLP】文本匹配——Enhanced LSTM for Natural Language Inference算法实现
让算法融入生活，改变生活！
05-01 1288
背景 前文【NLP】文本匹配——Enhanced LSTM for Natural Language Inference阅读与总结已经介绍了ESIM的相关原理。下面我们来复现一下这篇文章的代码。代码已上传GitHub：https://github.com/Htring/ESIM_Text_Similarity_PL。有兴趣的可以看看源码。当然本代码也参考了：https://github.com/coetaur0/ESIM程序。该项目也为ESIM绘制了比较漂亮的图片，来看看模型架构，熟悉一下模型就开始书写模型
【NLP】文本匹配——Enhanced LSTM for Natural Language Inference阅读与总结
让算法融入生活，改变生活！
04-17 1144
背景 这篇论文是来自于 ACL 2017，论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.06038. 首先了解一下什么是， Natural Language Inference，自然语言推理。根据Natural language inference上的介绍：Natural language inference is the task of determining whether a “hypothesis” is true (entailment), false (contradictio
论文阅读-文本匹配（一） 孪生LSTM
布生气
12-11 5674
论文题目： Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity 论文地址：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/view/12195/12023 作者：Jonas Mueller，Aditya Thyagarajan 单位：Massachusett
数学的魅力：如何区分文本相似性
陈海龙的格物之路
12-27 1211
一起来看看这种解决文档相似性问题的方案是否可行。
掌握LSTM算法：文本分类、金融预测与股票分析
资源摘要信息:"LSTM神经网络预测算法是近年来在时间序列预测、文本分类和金融分析等领域非常流行的一种深度学习算法。LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够学习长期依赖信息，从而在解决...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值