â´åå¼=lim(xâ+â)[â(x²+x)+â(x²-x)][â(x²+x)-â(x²-x)]/[â(x²+x)+â(x²-x)]
=lim(xâ+â)(2x)/[â(x²+x)+â(x²-x)],令t=1/x
=lim(tâ0+)(2/t)/[â(1/t²+1/t)+â(1/t²-1/t)]
=lim(tâ0+)2/[â(1+t)+â(1-t)]
=1
如何通过词向量技术来计算2个文档的相似度
首先，如果不局限于NN的方法，可以用BOW+tf-idf+LSI\/LDA的体系搞定，也就是俗称的01或one hot representation。其次，如果楼主指定了必须用流行的NN，俗称word-embedding的方法，当然首推word2vec（虽然不算是DNN）。然后得到了word2vec的词向量后，可以通过简单加权\/tag加权\/tf-idf加权等方式得到文档向...
如何判断两篇文章的相似度?
1.基于词频的方法：计算两篇文章中每个单词出现的频率，然后比较两篇文章的单词频率分布是否相似。常用的统计指标包括余弦相似度、Jaccard相似度等。2.基于语义的方法：通过自然语言处理技术，如词向量模型（Word2Vec、GloVe等）将文章转化为向量表示，然后计算两篇向量之间的相似度。这种方法可以捕捉到词语之...
基於词移动距离WMD方法衡量文本相似度
传统的文本相似度评估方法包括词袋模型（Bag of Words, BOW）、TF-IDF以及Word2Vec。词袋模型通过短文本中出现的词的频率来计算相似度，TF-IDF结合了单个文本中词的重要性以及在所有文章中词的出现机会，Word2Vec将词的one-hot向量转换为低维词向量，以表示语义相关性。在传统方式下，随着单词数量的增...
WMD (Word Mover’s Distance) 算法
算法的基本思路是：首先将文本以词袋模型(BOW)录入，然后利用word2vec的词向量矩阵，获取文本中每个词的词向量。在计算文本相似度时，算法会计算两个文本词向量间的距离。接下来是WMD算法的核心思想：对文本中词出现的次数进行归一化处理。对于文档中第i个词出现的次数，算法通过特定公式表示。在此基础上...
如何用word2vec计算两个句子之间的相似度?
计算两个句子之间的相似度，通常可以分为两类方法：无监督与有监督。无监督方法包括对句子中所有词的word vector求平均，以tf-idf为权重的加权平均，使用smooth inverse frequency（SIF）权重的加权平均，以及通过Word Mover’s Distance（WMD）直接度量相似度。有监督方法则需要额外的标注数据，常见方法有...
文本相似度匹配算法
1. 基于关键词的匹配算法：这种算法主要关注文本中出现的关键词，通过比较关键词及其出现频率来判断文本的相似度。例如，关键词集合比对法、余弦相似度等。2. 基于语义的匹配算法：考虑到文本的语义信息，这种算法不仅关注关键词的出现，还关注词与词之间的关系以及句子的语境。例如，使用词向量技术来衡量词...
【机器学习算法介绍 01】word2vec的训练和原理
通过训练，我们得到一个word2vec模型。模型包含4个参数：vector_size表示最终词向量的维度，window为窗口尺寸，min_count表示出现次数低于此值的词语将被忽略，workers为线程数，越大训练越快，但需根据机器核心数进行调整。【输出】模型输出为每个词语的词向量。计算词语之间的余弦相似度，例如香蕉和苹果的...
常见文本相似度计算方法简介
1. 文本相似度任务的分析文本相似度任务的核心是输入两个文档，输出相似度分数。人类能轻易识别相似性，但在大规模数据和实时性要求高的情况下，机器算法就显得尤为重要，比如在问答系统和文档聚类中。2. 有监督与无监督方法文本相似度计算分为有监督（如朴素贝叶斯）和无监督（如欧氏距离）两大类。有...
Word2Vec模型
遇到新词时，增量训练机制允许只针对新词进行训练，避免覆盖旧词的模型。计算文本相似度时，可以基于词、句子、段落和全文级别进行，如通过关键词提取和词向量的距离计算来衡量文档间的相似度。整体来说，Word2Vec为NLP任务提供了强大的向量化工具，简化了高维稀疏向量的问题，提高了效率和效果。
word2vec是如何得到词向量的?
word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。一、理论概述：1.词向量是什么？自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。NLP 中最直观，也是到目前...
