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语义相似度分析,文本语义相似度计算

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单词相似度计算语义计算索引Job-单词相似度计算实现了两种计算单词相关度的方法，一种基于词典，一种基于语料库，分别基于Mturk771，和分析 (open):这里我们用的是WordNet词典，我们用的工具是nltk，我们用其中包含的相似度方法计算单词相关度 。中译浅语义 index)、LSI和LSA(潜在语义分析，中译浅语义分析)1)TFI DF、余弦相似度和向量空间模型是信息检索中最基本的知识点，入门级参考资料请参见吴军《数学之美》第十一章“如何确定网页与查询的相关性”和第十四章“余弦定理与新闻的分类”中的通俗介绍，或者阮一峰撰写的两篇科普文章《TFIDF与余弦相似度的应用(一):关键词自动提取》和《TFIDF与余弦相似度的应用(二):查找相似文章》 。

1、如何用word2vec计算两个句子之间的相似度当前课程地图中所有课程之间的相似度是基于gensim计算的，自己写的调用代码不到100行 。题目模型采用LSI(latentsmanticindexing，中文译为浅层语义 index)、LSI和LSA(latentsmanticanalysis，中文译为浅层-0) 。

2、《全唐诗》文本 分析对于现代汉语分词，有很多开源/免费的解决方案或工具，如Jieba、HanLp、StanfordNLP、IKAnalyzer等，“傻瓜式”的免费操作工具还包括新浪微舆情文本挖掘工具 。如果直接用这些现代汉语分词工具对古诗词进行分词，结果会是这样的:然而，古汉语(文言文)尤其是诗词的分词并没有那么简单，因为单字占了古汉语词汇统计信息的80%以上，而古汉语的每一个字都是至关重要的，所以针对现代汉语的分词技术往往并不适合它 。

分词和停用词去除如下:文本预处理后，我们可以对文本挖掘中最常规的词频分析进行统计 ， 看看哪些词在全唐诗中出现的频率最高 。全局高频词首先，我们来看看去掉这些虚词后的全局高频词 。作者在此展示TOP148 。“人”字排在第一位，体现了《说文解字》中“人是天地自然中最贵的人”，说明唐诗很好地继承了“以人为本”的中国文化 。

3、基于Gensim的文本相似度计算Gensim是一个Python自然语言处理库 。所使用的算法 ， 如TFI测向法($ TERM频率-逆文档频率) ， 意味着潜在离散位置(LDA) 。潜伏语义分析(LSA)或RandomProjections等 。

此外，Gensim还实现了word2vec功能 ， 可以将单词转化为单词向量 。语料库是一组原始文本，用于无监督地训练文本主题的隐藏结构 。不需要手动标记语料库中的附加信息 。在Gensim中，语料库通常是一个迭代对象(比如一个列表) 。每次迭代返回一个稀疏向量，可用于表达文本对象 。向量是一组文本特征的列表 。

4、文本相似度计算(一距离法1、文本表示法1.1、VSM表示法1.2、词向量表示法1.3、迁移法2、距离计算法2.1、欧氏距离(L2范数)、曼哈顿距离(L1范数)、明距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数、Jaccard距离(1Jaccard相似系数)2 。皮尔逊相关系数为2.5 。编辑距离场景的例子包括:1)计算查询和文档之间的相关性；2)计算问答系统中问题和答案的相似度；3)计算广告系统中查询与广告词的匹配度；4)在推荐系统中向用户推荐项目；计算该项目与该用户兴趣之间的相似度；判断两个查询是否表达相同的意思，也可以看作属于文本相似度的范畴 。

5、如何计算两个文档的相似度当前课程地图中所有课程之间的相似度是基于gensim计算的，自己写的调用代码不到100行 。题目模型采用LSI(latentsmanticindexing，中文译为浅层语义 index)、LSI和LSA(latentsmanticanalysis，Shallow语义分析)1)tfi df、余弦相似度和向量空间模型是信息检索中最基本的知识点 。入门级参考资料请参见吴军《数学之美》第十一章“如何确定网页与查询的相关性”和第十四章“余弦定理与新闻的分类”中的通俗介绍，或者阮一峰撰写的两篇科普文章《TFIDF与余弦相似度的应用(一):关键词自动提取》和《TFIDF与余弦相似度的应用(二):查找相似文章》 。
6、词义相似度计算【语义相似度分析,文本语义相似度计算】 语义计算索引Job-计算词义相似度实现两种计算词义相关度的方法，一种基于词典 ， 一种基于语料库，一种基于Mturk771 分析 (open):这里我们用的是WordNet词典，我们用的工具是nltk ， 词义相似度是用自己的相似度方法计算的 。Nltk是一个著名的Python自然语言处理包 ， 可以从中导入wordnet词典和一些语料库来帮助我们理解词义 。

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