本文将介绍七种常用的文本相似度计算方法。 1.余弦相似度: 余弦相似度是最常用的衡量文本相似度的方法之一、它通过计算两个文本向量之间的角度来衡量它们之间的相似性。具体计算公式如下: 2. Jaccard相似度: Jaccard相似度是一种基于集合的相似度度量方法,常用于对比文本的词汇重叠。它通过计算两个文本的共同词项占...
当然,当我们计算文本和自身的相似度的时候,我们期望的结果是完全相似,也就是完全等同,所以,距离等于0的时候,文本相似度分值等于1。 根据上述公式,当距离变量euclideanDistance==0的时候,score = 1 / (0+1)=1,相似度分值为1,表示比较的两个文本其实是同一个文本,当距离变量euclideanDistance趋于无穷大的时候,scor...
\[ P_{X,Y} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_{X}\sigma_{Y}} \] 2.6 Jaccard相似性系数 Jaccard(杰卡德)相似性系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的样本间的相似度。若样本间的特征属性由符号和布尔值标识,无法衡量差异具体值的大小,只能获得“是否相同”这样一种结果,而Jaccard系数关心的是样本间共同具有...
Jaccard(杰卡德)距离:与杰卡德相似系数相反,用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个集合(样本)的区分度。 由于Jaccard相似系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度,无法衡量差异具体值的大小,只能获得“是否相同”这个结果,所以Jaccard系数只关心个体间共同具有的特征是否一致这个问题。 Jaccard系数主...
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度,相似程度的评价有很多角度:单纯的字面相似度(例如:我和他 v.s. 我和她),语义的相似度(例如:爸爸 v.s. 父亲)和风格的相似度(例如:我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶)等等。 文本表示角度 统计模型 文本切分 在中文和拉丁语系中,文本的直观表示就存在一定的差异,拉丁语系...
WMD(Word Mover's Distance)中文称作词移距离。通过寻找两个文本之间所有词之间最小距离之和的配对来度量文本的语义相似度。是EMD(Earth Mover's Distance)在NLP领域的延伸。 两个文本中每一个词都需要进行一一对应,计算一下相似度,并且是有侧重地计算相似度。
文本比较算法Ⅲ——计算文本的相似度 文本比较算法Ⅳ——Nakatsu算法 目录: 问题 LD算法 Needleman/Wunsch算法 Nakatsu算法 问题 字符串s1 和 字符串s2 的比较算法 ==> 相似度 or 差异性。 主流的算法有两大类: 基于编辑距离( Edit Distance),例如:LD算法; ...
基于此,现将几种常见的文本相似度计算方法做一个简单总结,以便后续查阅,本文所有源码均已上传到github。 1.字符串相似度 字符串相似度指的是比较两个文本相同字符个数,从而得出其相似度。 python为我们提供了一个difflib包用于计算两个文本序列的匹配程度,我们可以将其视为两个文本字符串的相似度,其代码实现很...
本文介绍文本相似度计算的各种方法,可以广泛应用在基于问答对匹配的问答系统中。 TF-IDF tfidfi=tfidf=词i的数量词语总数log总文档数包含词i的文档数 其中tf称为词频,idf为逆文档频率。 BM25 BM25(i) = \frac{词i的数量}{总词数}\frac{(k+1)C}{C+k(1-b+b\frac{|d|}{avdl})}log(\frac{总文档...
文本相似度计算 思路是:把字符串的字符放入一个字典中,计算他们(相同的个数/开平方(字符串1的个数*字符串2的个数),得到相似度 比如要比较 "中国" 和 "中" 则字典中存放的是 计算相同的个数: 计算中字: [中][0]*[中][1]=1*1=1 计算国字:[国][0]*[国][1]=1*0=0 则相同的个数为:1+0=...