資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：文本相似度的計算方法有很多，這里簡單記錄一下傳統(tǒng)的模型計算文本相似度的時候主要是使用來協(xié)助生成文檔向量整個文檔集合有多少詞，就是多少維度每個文檔中的詞用來生成權(quán)重，用權(quán)重來表示文檔的向量生成向量后，就可以計算相似度了，用夾角余弦當(dāng)然這里詞的
文本相似度的計算方法有很多，這里簡單記錄一下
傳統(tǒng)的VSM模型：
計算文本相似度的時候主要是使用tfidf來協(xié)助生成文檔向量 整個文檔集合有多少詞，就是多少維度 每個文檔中的詞用tfidf來生成權(quán)重，用權(quán)重來表示文檔的向量 生成向量后，就可以計算相似度了，用夾角余弦 當(dāng)然這里詞的權(quán)重的生成方式還有很多，也可以用其他的
LSI(Latent semantic indexing) 的方式
這個的方式也比較簡單，主要是先生成文檔 - 詞矩陣 矩陣中的內(nèi)容就是文檔中出現(xiàn)該詞的頻數(shù) 然后用svd分解矩陣得到三個矩陣 C = USV 然后每個文檔向量分別和USV相乘得到向量 文本相似度計算還是夾角余弦 至于降低維度，就要對S進(jìn)行奇異值削減了
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摘要：在近鄰?fù)扑]中，最常用的相似度是余弦相似度。這就是由于余弦相似度被向量長度歸一化后的結(jié)果。用余弦相似度計算出來，兩個用戶的相似度達(dá)到。余弦相似度適用于評分?jǐn)?shù)據(jù)，杰卡德相似度適合用于隱式反饋數(shù)據(jù)。 今天，我們來聊聊協(xié)同過濾中的相似度計算方法有哪些。相似度的本質(zhì)推薦系統(tǒng)中，推薦算法分為兩個門派，一個是機(jī)器學(xué)習(xí)派，另一個就是相似度門派。機(jī)器學(xué)習(xí)派是后起之秀，而相似度派則是泰山北斗，以致?lián)纹饋硗?..
摘要：由于最近需要做大規(guī)模的文本相似度的計算，所以用到了漢明距離來快速計算文本的相似度。的原理如下圖其中的采用的是的的結(jié)果。附上的源代碼對列表進(jìn)行降維海明距離判定距離是否相似 ****由于最近需要做大規(guī)模的文本相似度的計算，所以用到了simhash+漢明距離來快速計算文本的相似度。** **simhash的原理如下圖:其中的weight采用的是jieba的tf-idf的結(jié)果。**** sh...
摘要：本篇為場景中的智能聊天機(jī)器人篇，敬請收看作者井玉欣。今天要介紹的是如何利用技術(shù)以及智能聊天機(jī)器人來解決組織內(nèi)部面臨的大量的每日業(yè)務(wù)咨詢問題。圖對于現(xiàn)代企業(yè)來說，智能聊天機(jī)器人有著非常廣泛的業(yè)務(wù)需求。 寫在前面：在背景篇《敏捷AI | NLP技術(shù)在宜信業(yè)務(wù)中的實踐【背景篇】》中，我們大概了解了NLP技術(shù)的發(fā)展情況，接下來，我們會向大家介紹NLP技術(shù)在宜信應(yīng)用的高級場景。本篇為場景中的智能...
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