伯特相似度
基于Google的BERT模型来进行语义相似度计算。代码基于tensorflow 1。
1.基本原理
简单来说就是将需要需要计算的相似性的两个句子先分解在一起，然后通过伯特模型获取获取整体的编码信息，然后通过全连接层将维，输出相似和不相似的概率。
1.1模型结构
模型结构所示如下：
1.1.1数据预处理
本文使用Bert模型计算相似度前，首先要对输入数据进行预处理，例如当要处理的文本是：
如何得知关闭借呗 想永久关闭借呗
首先进行文本按token化，切成分割的文字排列：
[如 何 得 知 关 闭 借 呗]
[想 永 久 关 闭 借 呗]
然后将两个切分后的句子，按照如下的方式
2021-08-24 18:33:00
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峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性 (SSIM) 的 Matlab 实现。 运行演示
2021-08-23 14:59:46
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Java字符串相似度
一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表...
下载
使用Maven：
info.debatty
java-string-similarity
RELEASE
或检查。
该库需要Java 8或更高版本。
总览
下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。
归一化？
公制？
类型
成本
典型用法
距离
没有
是
O（米* n） 1
距离相似
是
没有
O（米* n） 1
距离
没有
没有
O（米* n） 1
光学字符识别
3
距离
没有
是
O（米* n） 1
3
距离
没有
没有
O（米* n） 1
相似距离
是
2021-08-18 10:31:38
462KB
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