1)简单共有词。对文本分词之后,计算两本文本中相同词的数量,然后除以更长的文本中词的数量。 2)编辑距离。简单理解就是指两个字符串之间,由一个字符串转成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。 3)TF-ITF +余弦相似度/距离计算方法。利用TF-ITF提取关键词,将文本转换成向量空间模型,然后计算两个文本在向量...
1.1 基于TF-IDF计算词频向量 1.2 基于Word2Vec计算词向量 2、基于simHash计算文本相似度 3、直接度量句子间相似度—WMD 二、有监督方法 一、无监督方法 1、余弦相似度度量 基本思想: 获取两个短文本的表示向量 计算两个向量的余弦相似度 值越大,表示越相似 文本表示方法: 通过TF-IDF统计方法获取词频表示/向量 ...
Python bm2..(2)单词和文档的相关性:其中,是单词t在文档d中的词频,是文档d的长度,是所有文档的平均长度,变量是一个正的参数,用来标准化文章词频的范围,当=0,就是一个二元模型(binary model)(没