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文档间相似分析

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如何用词向量技术计算两个文档的相似度？最近在群里分享了一个a 文档相似度 。如何计算-0的相似度/如何计算两者的相似度文档 winmerge使用这个操作步骤如下:FC文件比较命令1，功能:比较文件的异同，列出差异，计算机是如何理解事物的相关性的-文档相似性判断在生活中，我们经常会比较两个事物的相关性，也可以称之为相似性 。

1、如何通过词向量技术来计算2个 文档的相似度最近刚在群里分享了文档的相似度 。决定回答一个 。首先，如果不局限于NN方法 ， 可以用BOW tfidf LSI/LDA的系统来做，也就是俗称的01或者onehotrepresentation 。其次 ， 如果楼主指定一定要用现在流行的NN方法，俗称wordembedding ， 当然word2vec是第一种(虽然不是DNN) 。然后在得到word2vec的词向量后 ， 通过简单的加权/标签加权/tfidf加权就可以得到文档 vector 。

当然，在加权之前，一般要把停用词干掉，把词聚类 。还有doc2vec中的paragraphvector也属于直接获取doc向量的方法 。功能是修改word2vec中的cbow和skipgram模型 。根据论文“已发送文章和文档的分布式表示”(ICML ， 2014) 。
【文档间相似分析】
2、计算机如何理解事物的相关性- 文档的相似度判断在生活中，我们经常会比较两个事物之间的相关性，也可以称之为相似性 。人类可以很容易地根据自己的经验判断两个事物是否相似或者有多相似 。那么计算机如何做出这样的判断呢？众所周知，计算机没有思维，它只能理解数字 。所以，要想让计算机理解我们现实世界中的事物，首先要把现实事物转换成数字 。空间向量模型假设一切事物都可以转化为n维空间中的一个点，称为向量，然后通过计算向量之间的距离或夹角来判断向量之间的相关性，进而判断事物之间的相关性 。

矢量是相对于标量而言的，标量只是一个单一的数字，没有方向性 。向量也叫向量，由一组数字组成，具有方向性 。比如下图中向量用X表示 ， 其中n表示向量的维数:两个向量对应的两点之间的距离就是向量的距离，距离可以描述向量空间中不同向量之间的差异，也就是真实事物之间的差异 。计算距离常用的方法有四种:欧氏距离是最常用的一种，下面介绍 。
3、如何计算 文档相似性如何计算两者的相似度文档 winmerge使用这个操作步骤如下:FC文件比较命令1 。功能:比较文件的异同，列出差异，2.类型:外部命令3 。格式:FC[驱动器:] [路径名]<文件名] [驱动器:] [路径名] [文件名] [/A] [/b] [/c] [/n] 4，使用说明:(1)选择/a参数，这是ASCII码比较模式 。(2)选择/B参数，这是一种二进制比较模式 。

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