比较两篇文章的相似性

最新推荐文章于 2023-11-26 13:49:52 发布
最新推荐文章于 2023-11-26 13:49:52 发布
阅读量557 收藏
点赞数
文章标签： 大数据 scala c/c++
两篇文章的相似度比较
花开无声，岁月无痕
10-14 1万+
仅仅考虑词组，并未考虑文本的语义信息
比较两篇文章的相似性方法
Jiakunboy的专栏
05-02 8436
对于这个题目，开始毫无头绪，后来经过查阅资料现在讲方法总结如下：     1、利用余弦定理      我们知道向量a,b之间的夹角可用余弦定理求得：                  如果夹角的余弦值越小，那么夹角也越大。如果2个向量相等，那么其值为1。利用此我们可以用来比较文章的相似性。     首先使用一个向量来描述一篇文章，对于一篇文章中的实词，我们可以计算出它们的单文本词汇频率/逆文本频率
判断两篇文章的相似度
一步一脚印
11-21 1893
判断相似度基于jieba 关键字提取的方法textrank·关键字的提取代码：tf-idf·关键字的提取代码：统计数据统计数据的代码：完整代码： 基于jieba 关键字提取的方法 textrank 1，将待抽取关键词的文本进行分词 2，以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 3，计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 ·关键字的提取代码： #textrank def testRank(corpus1, corpus2): keywords_textran
如何比较两个文本的相似度
eagleking012的专栏
12-24 1万+
比较一篇文章和其它文章的相似度，可以拆解为以下几个步骤。 1、定义：如何认定两篇文章具有相似性？       a）有若干相同的单词或者关键词主题词。       b）有若干相同的句子。       c）有若干相同的段落。 2、设计算法和系数：需要根据测试数据和经验来设定计算公式，首先我们可以假设。       a）假设主题词的相似度占整篇文章相似度的比重为20%，即0.2 *a
一个简单的计算文章相似度功能！
weixin_33735077的博客
06-13 296
在做文章系统的时候，很多时候需要为这篇文章推荐最相近的文章。 解决思路是：给文章设定关键词然后模糊查询进行匹配。找到包含这个关键词的标题，然后给显示出来，作为最接近的文章。 但是有问题：这样的文章，排列顺序并不是我们想要的。 例如：两篇文章：第一篇：“用灵芝泡茶的功效”，第二篇：“泡茶的功效与作用”。我们发布一篇文章设定的关键词是：“茶”“功效”。 通过这样进行匹配，查询出来的结果是包含“...
[将小白进行到底] 如何比较两篇文章的相似度
weixin_30786657的博客
04-02 1597
　　其实这个题目已经有很多人写过了，数学之美里就有，最近阮一峰的博客里也写了，本文基本上遵循的就是他的思路，只是让其看起来再小白一点点。其实说白了就是用自己的话，再把同样一件事描述一下，顺便扩扩句，把其中跳跃比较大的部分再补充补充。 阮一峰的原文:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html 　　当然虽然题目是比...
两篇文章怎么看重复率
chatgpt002的博客
11-26 6118
在面对两篇文章怎么看重复率的问题时，可以采取人工比对、使用查重软件及关注文章来源和引用等方法进行判断。根据实际情况选择合适的方法，以确保准确识别文章的重复内容，并避免不必要的版权纠纷。在学术研究、新闻报道、博客文章等各种文体中，文章重复率是一个不可忽视的问题。在判断两篇文章是否重复时，需要注意文章来源和引用的可靠性。如果两篇文章来自不同的出处但描述的是同一事实或观点，且没有注明引用来源，则很可能构成重复。这些软件采用了先进的自然语言处理技术，能够快速准确地检测文章的重复率。
计算两篇文章内容的语句相同率
weixin_34159110的博客
04-14 340
/***以句比文，比较语句重复比例*@author:slzs*Dec21,20123:13:57PM*@paramsource源数据*@paramcompareStr比较数据*@parammark是否标记*@paramseparatorArray分离符，注意特殊...
文件相似度比对工具的设计与实现
iOS开发笔记
01-17 1万+
一、背景与目标 我们业务维护了两个代码仓库，两端的代码很多都是一个平台先开发好，几乎直接copy到另一个仓库。于是产生了一个技术需求，实现这两个仓库代码复用。在技术预研阶段，需要统计早先copy的代码文件有多少，提前预估双端代码的大概可复用文件比例。早先我是利用Beyond Compare 手动遍历文件，依据“肉眼”去对比的，花了大概一天的时间，而且估计的数据比较粗略。考虑到这个工作以后
【数据结构】【C语言】任意给定两篇英文文章，统计其中相同的单词数在各自文章中所占的百分比。
weixin_42302504的博客
07-30 3176
任务描述：任意给定两篇英文文章，统计其中相同的单词数在各自文章中所占的百分比。 功能要求： 1.文章1和文章2的文件名由用户输入。 2.将两篇文章中相同的单词，相同单词的数量，相同单词在两篇文章中出现的次数，相同单词分别占各自文章单词总数的百分比，输出到屏幕上，同时也保存在一个单独的文件中。 list.h #ifndef list_h #define list_h #include&lt...
文本分析-相似文章匹配
LT-CAT努力前进
03-03 2278
概念理解： 推荐：在数据挖掘中，推荐包括相似推荐及系统过滤推荐。 1，相似推荐：指当用户表现出对某人或某物的兴趣是，为他推荐与之相类似的人，或者物，他的核心是，人以群分，物以类聚 2，协同过滤推荐：指利用已有用户群过去的行为和意见，预测当前用户最有可能喜欢那些东西。 余弦相似度： 求两者之间的夹角，得出对应的余弦值，该值可以用来表示两个向量的相似性，夹角越小，余弦值越大，方向更吻合，则
C# 比较两文本相似度
dieqi7913的博客
09-29 1390
这个比较文本用到的主要是余弦定理比较文本相似度，具体原理右转某度，主要适用场景是在考试系统中的简答题概述，可根据权重自动打分，感觉实用性蛮广的。 先说下思路： 文本分词，中文于英文不同，规范的英文每个都有空格自动分词，中文则是连成长串，我们只有一一比对每个词出现的频率做简单的比较，在这里使用到了SCWS的一个分词api接口http://www.ftphp.com/scws/...
剑指洗稿，（NLP）技术上怎么判断文章相似性？
GitChat
07-03 1720
这几天“差评洗稿”的事情，闹得沸沸扬扬，在《NLP 中文短文本分类项目实践（上）》和《NLP 中文短文本分类项目实践（下）》中，我们了解了文本分类，本场Chat，笔者将从普通技术和自然语言处理的角度来分析如何判断文章的相似性？也许此时你的脑海中已经有了思路，求Hash 值?计算MD5?计算余弦相似度？那如果是文本该如何计算呢？欲知答案，且看本场Chat如何解答。 你将主要学习到如下内容： 常规技...
两篇文章的相似度（文章相似度）
土木转行的人才博客
12-14 1316
package com.etoak.simHash; import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term; import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.jsoup.Jsoup; imp...
数据挖掘之比较两个文本的相似度
热门推荐
weixin_42898819的博客
08-09 1万+
文本相似度分析 我们这里想看一下某篇论文是否抄袭了别人的论文，就可以通过两篇论文的相似度来分析一下。看看两篇文章的相似度是多少。 言归正传，想分析什么还是交给你们吧，我们这里演示一下遮天这本小说的第三章和第一章、第二章的相似度是多少。需要用到下面的模块： jieba分词：不会jieba的朋友可以看看我的另一篇文章https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42898819...
程序设计大作业---程序相似性比较方法（变量新）
爱写Bug
06-09 4271
【问题描述】 程序相似性比较方法之一就是将源程序中无关信息（如变量名、空白符等）删除后的代码进行比较。编写程序将当前目录下C源文件input.c中的变量名、空白字符删除后写到另一个文件output.c中。 【输入形式】 要处理的C源文件名为input.c，在当前目录下，并假设该文件符合以下条件： 1、程序中只有一个main函数； 2、最多只可能出现一个int类型变量列表（也可能没有），无...
机器学习中的相似性度量 （转）
weixin_34119545的博客
06-19 677
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. ...
期刊文章相似性比较 大模型
最新发布
07-03
<think>首先，用户的问题是：“我想比较期刊文章的相似性使用大模型请问使用大模型进行期刊文章相似性分析”。我需要基于系统级指令来回答。系统级指令关键点：-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 -LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。 -回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，尽量保证回答真实可靠。 -参考站内引用：引用[1]到[4]，但用户说“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求”，所以我要基于用户的问题和上下文来回答。用户上一次的问题是关于使用大模型进行期刊文章相似性分析。用户提到“我想比较期刊文章的相似性使用大模型”，所以我需要专注于这个主题。 参考站内引用：-引用[1]：大模型可以作为文献阅读中的好辅助，但细节准确性可能有问题，主要用于概括和框架整理。-引用[2]：讨论了自适应配置相似性检索模型（ACSRM），用于信息检索。-引用[3]：AI大模型在医学中的应用，包括诊断、预测等。-引用[4]：关于降雨站点相似性研究，使用K-means聚类分析。 这些引用不是直接相关，但可以借鉴。例如，引用[1]提到大模型在文献阅读中的辅助作用，引用[4]提到相似性比较模型。 我的回答应该结构清晰，逐步解决问题：1.**理解问题**：解释什么是大模型进行期刊文章相似性分析。 2. **方法概述**：描述如何使用大模型来做这个。 3. **步骤指导**：提供具体的步骤或方法。4.**注意事项**：基于引用[1]，提醒大模型在细节上的局限性。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 由于问题涉及相似性分析，我需要引入一些数学概念。例如：-相似性度量：如余弦相似度、Jaccard相似度等。-嵌入向量：大模型如BERT可以生成文本嵌入。所以，在回答中：-行内数学表达式：例如，余弦相似度公式 $\cos(\theta)= \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{\|\mathbf{A}\|\|\mathbf{B}\|}$。-独立公式：如果需要，单独成段。 回答结构：1.**引言**：简要介绍大模型在文本相似性分析中的应用。 2. **核心方法**：-使用大模型生成嵌入向量。-计算相似性度量。3. **具体步骤**：-预处理文本。-使用大模型获取嵌入。-计算相似度。4.**优缺点**：基于引用[1]，讨论准确性。 5. **示例**：给出一个简单的例子或伪代码。 6. **相关问题**：在末尾生成相关问题。生成相关问题：指令要求“生成相关问题”，所以像示例一样，在末尾添加“§§相关问题§§”部分。 引用标识：在回答中，如果引用站内内容，末尾添加[^n]。例如，提到大模型的局限性时引用[^1]。 确保使用中文。最终回答大纲： -开头：解释大模型如何用于期刊文章相似性分析。-方法描述：使用嵌入和相似性计算。 -数学公式：例如，余弦相似度公式。 -步骤：逐步指导。-注意事项：引用[^1]关于细节准确性。 -结尾：相关问题。</think>### 使用大模型进行期刊文章相似性分析 在学术研究中，比较期刊文章的相似性可以帮助识别重复研究、发现相关领域或进行文献综述。大模型（如BERT、GPT系列）通过生成文本嵌入向量来计算文章相似性，这种方法基于自然语言处理技术，能高效处理大规模文本数据。下面我将逐步解释如何实现这一过程，包括核心方法、具体步骤和注意事项。回答基于大模型的原理，并结合实际应用场景，确保内容真实可靠（参考AI文献处理实践[^1]）。 #### 1. **核心方法概述** 大模型进行期刊文章相似性分析的核心是：将文章文本转化为高维向量（嵌入向量），然后计算这些向量之间的距离或相似度。这类似于信息检索中的相似性模型（如引用[2]中的自适应配置相似性检索模型），但大模型能捕捉更复杂的语义信息。具体包括： - **文本嵌入生成**：大模型将文章内容编码为固定长度的向量，例如使用BERT模型，其中每个向量表示文本的语义特征。 - **相似性计算**：比较两个嵌入向量的相似度。常用指标包括余弦相似度（Cosine Similarity），其公式定义为： $$ \cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{\|\mathbf{A}\| \|\mathbf{B}\|} $$ 其中，$\mathbf{A}$ 和 $\mathbf{B}$ 是两个文章的嵌入向量，$\cdot$ 表示点积，$\|\cdot\|$ 表示向量的范数。余弦相似度值在 $[-1, 1]$ 之间，值越接近1表示文章越相似。 - 其他度量如Jaccard相似度（适用于关键词比较）或欧氏距离也可用，但余弦相似度在文本分析中更常用，因为它对向量大小不敏感。 #### 2. **具体实现步骤** 以下是使用大模型进行期刊文章相似性分析的详细步骤，以Python代码示例辅助说明（基于Hugging Face库）。整个过程分为预处理、嵌入生成和相似度计算三个阶段。 **步骤1: 文本预处理** - 提取期刊文章内容（如PDF或文本文件），并进行清洗：移除停用词（例如“的”、“和”）、标点符号，并进行分词。 - 示例代码： ```python import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize nltk.download('stopwords') nltk.download('punkt') def preprocess(text): # 移除标点并分词 tokens = word_tokenize(text.lower()) # 移除停用词 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words] return " ".join(filtered_tokens) article1 = "期刊文章1的文本内容..." article2 = "期刊文章2的文本内容..." processed_text1 = preprocess(article1) processed_text2 = preprocess(article2) ``` **步骤2: 使用大模型生成嵌入向量** - 选择预训练大模型（如BERT），将预处理后的文本输入模型，获取嵌入向量。大模型能捕捉上下文语义，适合处理学术文本的复杂性。 - 示例代码（使用Transformers库）： ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') def get_embedding(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512) outputs = model(**inputs) # 取最后一层隐藏状态的平均值作为文章嵌入 embedding = torch.mean(outputs.last_hidden_state, dim=1) return embedding.detach().numpy() embedding1 = get_embedding(processed_text1) embedding2 = get_embedding(processed_text2) ``` **步骤3: 计算相似度** - 基于嵌入向量计算余弦相似度。相似度得分可用于排序或聚类分析（如引用[4]中的K-means聚类用于降雨站点相似性）。 - 示例代码： ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity similarity_score = cosine_similarity(embedding1, embedding2)[0][0] print(f"文章相似度得分: {similarity_score:.4f}") ``` 如果得分接近1（如 $>0.8$），表示文章高度相似；得分在 $0.5$ 左右表示中等相似；低于 $0.3$ 表示不相似。 #### 3. **优缺点与注意事项** - **优点**：大模型处理速度快，能处理海量文章（如数千篇期刊），并捕捉语义细节（例如同义词和上下文关系），优于传统方法如TF-IDF。 - **局限性**：大模型在细节准确性上可能存在问题（参考引用[1]），例如对专业术语或数学公式的误读。建议： - 对大模型输出进行人工验证，尤其在高精度要求的场景。 - 结合其他方法（如引用[4]的聚类分析）提升鲁棒性。 - **应用场景**：适用于文献去重、研究趋势分析或推荐系统（如找到相关论文）。但在涉及版权或敏感内容时，需遵守伦理规范。 #### 4. **优化建议** - **模型选择**：使用领域特定模型（如SciBERT for 科学文本）以提高准确性。 - **降维处理**：对高维嵌入使用PCA或t-SNE减少计算开销。 - **集成相似性度量**：结合余弦相似度与关键词匹配（如Jaccard指数 $J(A,B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}$）以覆盖更多维度。 总之，大模型为期刊文章相似性分析提供了强大工具，但需注意其作为辅助角色的局限性——主要用于框架整理和初步筛选，而非完全替代人工审核[^1]。
评论
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