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...

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...

在NLP中，句子相似度比较常用的方法是将文本编码为向量，然后通过欧氏距离或余弦相似度衡量。然而，另一种方法是直接处理变长序列，比如Word2Vec或BERT转换后的向量序列，利用像WMD（Word Mover's Distance，推词机距离）和WRD（Word Rotator's Distance，旋转词距离）这样的工具进行精细比较。WMD基于Wasser...

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...

两个句子的相似度计算步骤如下： 1.通过中文分词，把完整的句子分成独立的词集合； 2.求出两个词集合的并集(词包)； 3.计算各自词集的词频并将词频向量化； 4.代入余弦公式就可以求出文本相似度。 注意，词包确定之后，词的顺序是不能再修改的，不然会影响到向量的变化。以上是对...

1. 训练目标：fastText的主要目标是将单词或文本转化为向量表示，以便进行文本分类、情感分析等任务。而word2vec的主要目标是通过学习词向量来捕捉词汇的语义关系，如词义相似性、词汇关联等。2. 学习方法：fastText使用了基于n-gram的方法来学习词向量。除了考虑单词本身的特征外，它还考虑了单词内部的子词...

三、词向量的应用 词向量在自然语言处理的各种任务中都有广泛的应用。比如，在机器翻译、情感分析、文本分类等任务中，通过计算词向量之间的相似度，可以帮助机器理解文本的语义。此外，词向量还可以用于语言模型的构建，提高自然语言处理任务的性能。四、为什么需要词向量 在自然语言处理中，直接处理文本是...

词语的语义相似度计算主要有两种方法 ：一类是通过语义词典，把有关词语的概念组织在一个树形的结构中来计算；另一类主要是通过词语上下文的信息，运用统计的方法进行求解。1. 语义相似度 Dekang Lin认为任何两个词语的相似度取决于它们的共性(Commonality)和个性(Differences)，然后从信息论的角度给出了定义...

其中,getWordVec是得到查询词的word2vec词向量本身,打印出来是一个纯数字的array;queryMostSimilarWordVec是得到与查询词关联度最高的N个词以及对应的相似度,返回是一个二维list(注释里面写的蛮清楚);culSimBtwWordVecs是得到两个给定词的相似度值,直接返回double值。 5.Word2Vec词向量的计算 研究过w2v理论的...

Minhash的具体步骤如下：1. 将文档A分词形成分词向量L。2. 使用K个hash函数，对L中的每个分词进行hash，获得K个被hash过的集合。3. 分别获得K个集合中的最小hash，组成一个长度为K的hash集合。4. 最后用Jaccard index计算两篇文档的相似度。Simhash的具体步骤如下：1. 将文档A分词形成分词向量L...