评价中医药方剂的相似度的常用方法是基于方剂的功效和主治功能进行相似度分析，但存在相似度无法定量化的问题，并且没有考虑中医方剂组成成分的影响。提出了利用LDA主题模型发掘“方剂—证型—组成成分”的隐含关系的方法，将“方剂—组成成分”转换成“方剂—证型”和“证型—组成成分”两个概率分布，并利用KL距离来计算相似度。实验结果表明基于LDA主题模型的方法能够更好地计算方剂间的相似度，并且能较好地反映中医辩证论治。

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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：

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实现句子相似度计算，实现了两种，一个是词形相似度一个是词序相似度

中文句子 相似度计算算法 计算句子的相似度

知网的词语语义相似度计算，用JAVA实现的。测试正确，希望对你有用！

图像模式识别svd（奇异值分解）算法及图像相似度计算delphi源代码.

simhash 高效的文本相似度去重算法实现 simhash是什么 Google发明的的文本去重算法，适合于大批量文档的相似度计算 主要步骤 对文本分词，得到N维特征向量（默认为64维） 为分词设置权重（tf-idf） 为特征向量计算哈希 对所有特征向量加权，累加（目前仅进行非加权累加） 对累加结果，大于零置一，小于零置零 得到文本指纹（fingerprint）