百度试题 结果1 题目若采用独热编码进行文本向量表达,可通过计算任意两个词之间的余弦相似度,判断其相似性。 A. 对 B. 错 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
下面是一个使用Java编程语言计算两个同义词集合之间相似度的示例代码: importjava.util.HashSet;publicclassSimilarityCalculator{publicdoublecalculateJaccardSimilarity(HashSet<String>set1,HashSet<String>set2){HashSet<String>intersection=newHashSet<>(set1);intersection.retainAll(set2);HashSet<String>union=newH...
因此,"kitten" 和 "sitting" 这两个单词之间的编辑距离为 3 。 2、实现代码 编辑距离相似度在实际使用中可更为准确的判断字符串之间的相似程度(非语义层面)。 classEditDistance:def__init__(self,s1=None,s2=None):ifisinstance(s1,str):self._s1=s1else:self._s1=Noneifisinstance(s2,str):self._s2=...
需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于Jaccard相似度。
PMI, 是互信息(NMI)中的一种特例, 而互信息,是源于信息论中的一个概念,主要用于衡量2个信号的关联程度.至于PMI,是在文本处理中,用于计算两个词语之间的关联程度.比起传统的相似度计算, pmi的好处在于,从统计的角度发现词语共现的情况来分析出词语间是否存在语义相关 , 或者主题相关的情况. Resources Readme ...
PMI, 是互信息(NMI)中的一种特例, 而互信息,是源于信息论中的一个概念,主要用于衡量2个信号的关联程度.至于PMI,是在文本处理中,用于计算两个词语之间的关联程度.比起传统的相似度计算, pmi的好处在于,从统计的角度发现词语共现的情况来分析出词语间是否存在语义相关 , 或者主题相关的情况. Resources Readme ...