在PaddleNLP的text_similarity模块中,可以使用预训练好的BERT模型来计算文本相似度。该模型首先将输入文本编码为BERT的输入格式,然后通过BERT模型来学习文本的表示,最后使用余弦相似度来计算文本对的相似度。 3.编辑距离(Edit Distance) 编辑距离是一种用于衡量两个字符串之间的相似度的方法。在PaddleNLP的text_...
PaddleNLP中的text_similarity.bow_similarity()方法就是基于词袋模型实现的文本相似度算法。 2.基于TF-IDF的文本相似度(TF-IDF) TF-IDF(词频-逆文档频率)是一种常用的衡量词语在文本中重要性的方法。PaddleNLP中的text_similarity.tfidf_similarity()方法使用了TF-IDF算法来计算两个文本之间的相似度。 3.基于词...
接口地址:https://api.gugudata.com/text/similarity 返回格式:application/json; charset=utf-8 请求方式:GET 请求协议:HTTPS 请求示例:https://api.gugudata.com/text/similarity?appkey=YOUR_APPKEY&content1=YOUR_VALUE&content2=YOUR_VALUE 数据预览:https://www.gugudata.com/preview/nlpsimilarity 接口测试:h...
Text Similarity Estimation using NLP techniques can be leveraged for automating a variety of tasks that are relevant in business and social context. The outcomes given by AI-powered automated systems provide guidance for humans to take decisions. However, since the AI-powered system is a "black-...
原文整体来说介绍相对简单,但是在复现中一些细节问题很重要。实现源码已上传到我的github上:https://github.com/Htring/RE2_Text_Similarity_PL[3]. RE2实现 沿袭以往的实现思路,程序依然分为一下模块: 数据处理模块dataloader 模型实现模块 pytorch_lightning 训练封装模块 ...
dhwajraj/deep-siamese-text-similarity 一、表示学习、normalization 1、主要任务:Job titletaxonomy 本文提出了一个深度模型,只采用句子对之间的相似度信息,将变长的文本构造入固定维度的embedding空间。可以用来作为分类器,也可以寻找相近的job title,以及表示学习。
[文本匹配]Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
另外,计算相似度的 cosine similarity 作者也加了一个温度超参,设置为 0.02,也不是很懂。可能是平滑一下吧。 实验结果和讨论 这块就不具体讲了,有兴趣可以看原文,讲些我觉得有趣或者重要的。 数据中语言和任务分布: 实验结果当然是变...
NLP 相关的一些文档、论文及代码, 包括主题模型(Topic Model)、词向量(Word Embedding)、命名实体识别(Named Entity Recognition)、文本分类(Text Classificatin)、文本生成(Text Generation)、文本相似性(Text Similarity)计算、机器翻译(Machine Translation)等,涉及到各种与nlp相关的算法,基于keras和tensorflow。 github...
cosine_similarity(query_embedding, doc_embedding) return similarity 2.2 Sentence Transformer Paper Reference:arxiv.org/pdf/1908.1008 Sentence Transformer也是一个双塔模型,只是在训练时不直接对两个句子的embedding算余弦相似度,而是将这两个embedding和embedding之间的差向量进行拼接,将这三个向量拼好后喂给一个...