余弦相似度算法的文档。

余弦相似度算法文本相似度算法的对比及python实现五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash + 海明距离。

chatbot_by_similarity 根据文本相似度实现问答的聊天机器人（弱智版） 项目介绍 这是根据工作需求写的一个简易版本的聊天机器人，主要目的是根据问题从知识库中匹配相应的答案，从而帮助使用者去更方便的查询到一些知识性内容。 模块简介 用法比较简单，给文本列表，经过训练后去匹配问题返回相似的答案。 结构及用法 模块由五个部分构成：测试数据、预处理分词、计算词向量、计算相似度和聊天机器人 文本的预处理(cut_text.py)： 提供知识库的word文档数据和小黄鸡聊天记录 from chatbot import load_data # word数据 texts = load_data(type='knowledge') # 小黄鸡数据 texts = load_data(type='chat') 文本的预处理(cut_text.py)： 用于分词、剔除停用词(这里偷懒直接把长度

内含meanshift的学习资料，如论文及PPT。还有meanshift聚类，目标跟踪，图像相似度识别的matlab函数，希望能帮到大家。不过，meanshift聚类这块，程序中并未用到核函数的概念，请大家一起交流下，谢谢大家

功能描述 基于siamese-lstm的中文句子相似度计算 环境搭建 Ubuntu：16.04（64bit） Anaconda：2-4.4.0（python 2.7） 历史版本下载： TensorFlow：1.5.1 numpy：1.14.3 gensim：3.4.0 (nltk：3.2.3) jieba：0.39 word2wec中文训练模型 参考链接： 代码使用 模型训练 # python train.py 模型评估 # python eval.py 论文参考 代码参考 版本：a61f07f6bef76665f8ba2df12f34b25380016613 AETC2018赛题描述 相关链接：

self complement of Sentence Similarity compute based on cilin, hownet, simhash, wordvector,vsm models，基于同义词词林，知网，指纹，字词向量，向量空间模型的句子相似度计算。

使用最短编辑距离算法判断两个字符串的相似度

中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC

感知哈希的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。

本压缩包主要是图像结构相似度MSSIM的MATLAB程序。里面有相关例子的说明。