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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重，用權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來生成權重，用權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 當然這里詞的權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 矩陣中的內容就是文檔中出現該詞的頻數 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進行奇異值削減了
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摘要：在近鄰推薦中，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果。用余弦相似度計算出來，兩個用戶的相似度達到。余弦相似度適用于評分數據，杰卡德相似度適合用于隱式反饋數據。 今天，我們來聊聊協同過濾中的相似度計算方法有哪些。相似度的本質推薦系統(tǒng)中，推薦算法分為兩個門派，一個是機器學習派，另一個就是相似度門派。機器學習派是后起之秀，而相似度派則是泰山北斗，以致撐起來推...
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果。附上的源代碼對列表進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的結果。**** sh...
摘要：本篇為場景中的智能聊天機器人篇，敬請收看作者井玉欣。今天要介紹的是如何利用技術以及智能聊天機器人來解決組織內部面臨的大量的每日業(yè)務咨詢問題。圖對于現代企業(yè)來說，智能聊天機器人有著非常廣泛的業(yè)務需求。 寫在前面：在背景篇《敏捷AI | NLP技術在宜信業(yè)務中的實踐【背景篇】》中，我們大概了解了NLP技術的發(fā)展情況，接下來，我們會向大家介紹NLP技術在宜信應用的高級場景。本篇為場景中的智能...
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