于是,计算两个文本相似度的问题,变成了计算两个向量相似度的问题。 有了向量,我们就可以使用数学知识来解决问题了,我们可以把向量想象成多维空间里的两条直线(好吧,这有点抽象,需要一些数学知识来理解),那么两个向量的相似度可以量化称为这两条直线的“夹角”,夹角越小,说明它们越接近,也就是越相似。 计算夹角的方式有很多,最常用的就是余弦定理了,在多维空间
shape[0]) * 1e12 # 相似度矩阵除以温度系数 sim = sim / 0.05 # 计算相似度矩阵与y_true的交叉熵损失 loss = F.cross_entropy(sim, y_true) return loss 有监督训练 class SimCSEModel(nn.Module): """ SimCSE有监督模型定义 """ def __init__(self, pretrained_model: str, pooling: str): ...
文本相似度指标在文本检索、文本分类、文档聚类、主题检测、主题跟踪、机器翻译、文本摘要等任务中的研究和应用越来越重要。词与词之间的相似性是文本相似性的重要组成部分,它是句子、段落和文档相似性的基础。词语在词汇和语义上有两种相似之处。如果单词具有相似的字符序列,那么它们在词汇上是相似的;如果它们表示相同...
余弦夹角相似度之前专门说过(文本分析 | 词频与余弦相似度),在文本分析中,它是一个比较常用的衡量方法。 简单复习一下,有a、b两个向量,那么 cosine 相似度的原始定义为: 它本身是值越大越相似,取值范围是0~1(1=100%一致,0=完全不相似)。在 Python 中,需要转化成距离,即越小越相似。Python 中的定义为: ...
在信息爆炸时代,人们迫切希望从海量信息中获取与自身需要和兴趣吻合度高的内容,为了满足此需求,出现了多种技术,如:搜索引擎、推荐系统、问答系统、文档分类与聚类、文献查重等,而这些应用场景的关键技术之一就是文本相似度计算技术。因此了解文本相似度的计算方法是很有必要的。
短文本相似度计算 提供两个短文本之间的语义相似度计算能力,输出的相似度是一个介于0到1之间的实数值,输出数值越大,则代表语义相似程度相对越高 短文本相似聚合 通过语义相似度计算,判断两个短文本的语义表述是否相近,从而实现相似短文本的聚合或去重 应用...
一、文本相似度 相似度度量指的是计算个体间相似程度,一般使用距离来度量,相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小。在说明文本相似度概念和计算方式之前,先回顾下余弦相似度。 1.余弦相似度 衡量文本相似度最常用的方法是使用余弦相似度。 – 空间中,两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 ...
1 本例，要求我们比较文本1和文本2的相似度，并将结果填充到C列。首先，我们打开Excel文件，并点击“公式向导”选项卡。2 我们在文本模块，找到并点击“文本对比”。3 这时，会出现一个下拉菜单，我们点击“比较文本相似度”。4 点击后，会出现一个对话框，我们根据例子的要求填入对应内容后，点击“确定”。5 ...
在自然语言处理领域,文本相似度是一个常见的问题。通过比较两个文本的语义相似度,我们可以进行文本分类、问答系统、推荐系统等多种应用。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,可以用于各种NLP任务,包括文本相似度计算。在本实战中,我们将使用Hugging Face的Tran...
NLP 点滴 :文本相似度 (上) 导语 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性。而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行...