英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——MUltiNLI

TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析 TF-IDF 优点：简单快速，结果比较符合实际情况。 缺点：以“词频”“权重”衡量一个词的重要性，仍不够全面 可能一话的词的先后顺序也会影响词语句的表达，TF-IDF无法体现 词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为 重要性相同，这是不正确的 NLP-自然语言处理 *

很前沿的技术，希望大家多多看看啊，我也对此有研究

基于Hadoop的文本相似度计算的代码 是用TFIDF 和向量空间模型，IKAnlayze来弄的 有代码，只是用来参考的 只是一个算法的演示，用于保存，以后查看的

这是一份文本相似度论文集，作为第一个开始

机电一体化 MapReduce 的余弦相似度 描述 该存储库说明了 CSMR 算法的实现。 说明 CSMR 算法的论文已在 2014 年人工智能应用和创新 (AIAI 2014) 会议上发表，标题为“CSMR: A Scalable Algorithm for Text Clustering with Cosine Similarity and MapReduce”。 纸 链接： : 指示 安装 Mahout 0.9 版本和 Hadoop 1.2.1 稳定版 进入 CSMR 目录： cd Cosine-Similarity-with-MapReduce 构建 CSMR： mvn install 在 Cosine-Similarity-with-MapReduce/bin 中添加带有原始格式文档的输入文件夹（将其命名为“输入”） 运行 CSMR： ./run-csmr.sh 查看

网络爬虫 具有相关检查的爬虫，对每个页面（URL）均使用TFIDF和余弦相似度方法

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图像比较 比较两个图像，并将其相似性评级为（0-100）。 程序执行步骤 使用Visual Studio打开“图像比较.sln”。 运行程序。 或在“ ImageComparison / WindowsFormsApplication1 / bin / Debug”文件夹中运行Image comparison.exe。

Treesimi 计算树之间的相似度，例如依赖树 将邻接表转换为嵌套集表 例如，CoNLL-U的['id', 'head']字段形成依赖关系树的邻接列表。 遍历邻接表比读取嵌套集慢。 因此，如果我们以后需要多次读取这三个表，则将邻接表一次转换为嵌套集表是有意义的。 import treesimi as ts adjac = [( 1 , 0 ), ( 2 , 1 ), ( 3 , 1 ), ( 4 , 2 )] nested = ts . adjac_to_nested ( adjac ) # columns: node id, left, right, depth # [[1, 1, 8, 0], [2, 2, 5, 1], [4, 3, 4, 2], [3, 6, 7, 1]] 演示：查询嵌套集表 要提取子树，我们只需要遍历列表（$ O（n）$） _ , lft0 , rgt0