如何计算词语的相似性(附github)

最新推荐文章于 2023-09-20 11:41:24 发布
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本文介绍了如何计算词语的相似性，主要聚焦在基于知网的词语相似度计算，包括词语语义、两类计算方法、知网结构、义原相似度等方面，并提供了相关代码链接。

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前言

文本的相似性计算方法有很多，前面也讲了很多方式，下面继续讨论一种词语相似度的计算方法——基于知网的词语相似性计算。

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【ai】学习笔记：电影推荐1：协同过滤 TF-DF 余弦相似性
突围
07-19 341
词频（TF）是一个词在文档中出现的次数，而逆文档频率（IDF）是一个度量，它减少了那些在文档集中频繁出现的词的权重。在一个大的文档集中，这可以帮助识别或过滤出那些具有区分度的关键词，这些词在某些文档中出现频率高，但在整个文档集中不是很常见。在scikit-learn中，计算余弦相似性通常是在构建完文档的TF-IDF向量之后进行的。计算TF-IDF权重：对每个文档，按照词汇表的词汇，计算每个词的TF-IDF值。构建向量：每个文档都可以表示成一个向量，向量的每个维度对应词汇表中的一个词的TF-IDF值。
词语相似度计算——Python实现
2301_79366177的博客
09-11 627
编辑距离适用于计算两个词语之间的相似程度，而词向量相似度则利用词向量模型将词语映射到向量空间，通过计算距离或夹角来衡量相似度。相似度计算是自然语言处理领域中的一个重要问题。编辑距离是一种常见的词语相似度计算方法，它衡量的是将一个词语转换为另一个词语所需的最小编辑操作次数。在上述示例中，我们计算了单词"kitten"和"sitting"之间的编辑距离，结果为3。在上述示例中，我们使用预训练的Word2Vec模型计算了单词"apple"和"orange"之间的相似度，结果为0.73524964。
计算两个词语的相似度
10-08
计算两个词语的相似度,例如gem和jewel，适用于wordnet中的词语
词语相似度计算方法总结
u014285884的博客
03-14 1万+
词语相似度方法         本文是作者参看相关资料的简单总结，具体内容的链接可以参看下文的参考链接。                 词语相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，如信息检索、信息抽取、文本分类、机器翻译等方面。目前常用的词语相似度计算方法有两种：基于世界知识或某种分类体系的方法和基于统计的上下文向量空间模型方法。 （1）基于词典或某种分类体系计算词语相似度
词语相似度计算方法研究
03-07
自然语言处理磊根本的目的就是让计算机能在确处理人类语言，利用计算机对词语语义遂行理解是自然语言处理中最为关键的问题． 词义相似度计算作为语义理解的基础性工作已被广泛应用于词义消歧、 机器翻译、信息检索、 自动应答等各种领域。
语义相似度的计算方法
panjiao119的博客
11-02 8800
词语的语义相似度计算主要有两种方法 ： 一类是通过语义词典，把有关词语的概念组织在一个树形的结构中来计算； 另一类主要是通过词语上下文的信息，运用统计的方法进行求解。  1. 语义相似度 Dekang Lin认为任何两个词语的相似度取决于它们的共性(Commonality)和个性(Differences)，然后从信息论的角度给出了定义公式： 其中，分子
基于word2vec的词语相似度计算
燕哥带你学算法
09-15 1万+
关注公众号，一起学算法作者：刘才权编辑：黄俊嘉基于word2vec的词语相似度计算应用场景假设你有一个商品的数据库，比如：现在通过用户的输入来检索商品的价格，最简单的方法就是通过字符串进行匹配，比如，用户输入“椅子”，就用“椅子”作为关键字进行搜索，很容易找到椅子的价格就是200元/个。但有时用户输入的是“凳子”，如果按照字符串匹配的方法，只能返回给用户，没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返
自然语言处理（二）：余弦算法计算词汇相似度
悠哉的咸鱼的博客
08-03 1万+
预备知识：欧式距离与余弦相似度计算方法 1、欧式距离 随机取出两个词向量A和B,A的词向量表示为[A1,A2,A3…An]，B的词向量表示为[B1,B2,B3…Bn]。对于词向量A和B,其欧式距离计算公式如下: 2、余弦相似度 对于词向量A和B,其余弦相似度计算公式如下: 词向量的内在联系 词向量可以表示单词间的内在联系，即两个单词的词向量通过计算可以得出其关联程度，词向量相似度计算公式主要有:欧氏距离、余弦相似度、Jaccard距离、编辑距离等几种，本文主要介绍欧式距离与余弦相似度。 首先我们提出两个
词汇相似度计算
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c++ 用多种方法来计算两个词语之间的相似度，最终利用权重来计算出最合适的算法。
Final_word_Similarity同义词词林扩展版与知网（Hownet）的词语相似度计算方法，词汇覆盖更多、结果更准确。
01-02
同义词词林扩展版与知网（Hownet）的词语相似度计算方法，词汇覆盖更多、结果更准确。
基于词向量的词语相似度计算
08-05
1、要利用已训练过的词向量模型进行词语相似度计算，实验中采用的词向量模型已事先通过训练获取的。 2、于数据采用的是 2020 年特殊年份的数据，“疫情”是主要 话题。 3、在计算词语之间的相似度时，采用的词语与“疫情”相关 首先下载wiki中文语料（大约1.7G） https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 下载的文件名为“zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2” 1、加载已训练的词向量模型，直接调用 models.word2vec.Word2Vec.load 加载模型 wiki.model。 2、计算多种形式的词语相似度 3、model 计算不同方法下的词语相似度
词语语义相似度计算简介
码农之道
09-07 3747
0. 动机 武林高手经常从山川之间顿悟，并由山川之形变化出上乘武艺。风云之间的飘渺互动，实则也为实打实的科学、工程实践提供了指引。风是客观存在的，而只有籍由云，我们才能观察到它。在技术领域的日常工作中，诸如此类的例子数不胜数。而在自然语言语义的研究中，先驱者们把这个道理总结成了一条假设——上下文假设[i]： “实体的含义，以及实体之间语法关系的含义和这些实体与其他实体之间组合方式的限制有关
Python中的词语相似度计算方法
带你成为别人眼中的大佬！
08-10 1005
ratio()方法返回的是两个字符串的相似度，即1-(编辑距离/两个字符串长度的较大值)。上述代码中，我们使用huggingface/transformers库加载了预训练的BERT模型，并计算了两个句子（s1和s2）之间的相似度。在Python中，我们可以使用huggingface/transformers库来加载预训练的BERT模型，并计算两个词语之间的相似度。上述代码中，我们使用gensim库加载了预训练的Word2Vec模型，并计算了两个词语（dog和cat）之间的余弦相似度。
词向量 文本相似度计算
m0_71334725的博客
06-08 2201
为把人们所理解的自然语言让计算机也能够认识并且操作，需要将人的语言（即文字）转换成计算机的语言（即数字）
深度探究：Python中的词语相似度计算方法及应用
最新发布
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
09-20 848
本文将深入探讨 Python 中常用的词语相似度计算方法，包括基于词嵌入（Word Embeddings）的方法和基于词典和语法的方法，并提供实际案例和代码示例，帮助你理解和应用这些方法。本文介绍了 Python 中常用的词语相似度计算方法，包括基于词嵌入的方法和基于词典和语法的方法。通过计算词向量之间的距离或相似度，可以获得词语相似度。词汇相似度词典是一种包含词语相似度分数的词典，可用于查找两个词语之间的相似度。余弦相似度是一种常用的词语相似度计算方法，它通过计算词向量之间的夹角来衡量相似度。
HTML技术下的vsplayer.github.io网站开发
而由于标题和描述之间的相似性，我们可以推断“vsplayer”可能是应用程序或者网页的名称。 关于标签“HTML”，这是一个网页开发中的核心标记语言。HTML（HyperText Markup Language）是用于创建网页的标准标记语言...
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