短文本相似度算法,两组文本数据相似度比较

基于集合的交集与并集的比值来计算相似度。适用于短文本或关键词列表的比较。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ## 采用集合的方法计算2个集合的相似生成两个文本各自的词频向量得到每个句子的词频向量后，计算两个向量的相似程度，可以使用余弦相似度计算。向量夹角越小，则表示文本越相似。注：计算两个句子的相似度时，只要计算每

下面我将介绍几种目前被认为较好的短文本相似度算法：1.基于词向量的方法：词向量是将每个词映射到一个实数向量的表示方法。这种方法先将短文本中的词转换成词向量，然后计算两短文本相似度的计算在nlp自然语言处理中是十分重要的知识，它运用于很多领域，例如文本分类，文本去燥等等。今天来看几种文本相似度的计算算法，有些会讲原理有些会直接给出算法。基

1、常见文本相似度计算方法常见的短文本相似度计算方法目前有很多中，但这些短文本相似度计算方法都只是提取了短文本中的浅层特征，而无法提取短文本中的深层特目前，短文本相似度算法可以分为三大类：1)无监督相似度计算；2)有监督相似度计算；3)有监督+无监督相似度计算。一、无监督相似度计算首先使用大规模语料库通过word2vec训练出词向

文字相似度算法是用来衡量两段文字之间相似程度的算法。以下是几种常见的文字相似度算法：1.余弦相似度(Cosine Similarity):将文字转换成向量表示，计算两个向量之间的夹角余目前，短文本相似度算法可以分为三大类：1)无监督相似度计算；2)有监督相似度计算；3)有监督+无监督相似度计算。一、无监督相似度计算首先使用大规模语料库通过word2vec训练出词向