基于WMF_LDA主题模型的文本相似度计算

相似文档检测 Mission data.csv中包含了一个新闻标题列表，试通过近似检测方法，通过Jaccard相似度，检测相似文章，将结果保存到csv文件中，不同文章间用空行隔开。 Work 思路： 两个词作为一段来计算，末尾不够截掉 Jaccard相关系数大于0.5则认为两个新闻标题相似 利用并查集将相似的合并在一起 Code import pandas as pd import nltk import numpy as np class Jaccard: def __init__(self, _len): # _len 为步长值，语句切分的步长值 self._len

kmeans算法 文本相似度计算（可控制台手动输入数据）

这个是基于知网的词语相似度计算压缩包，里面有源码跟说明文档

相似度计算，句向量，人工智能，文本抽取，深度学习，

在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义：孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型；伪孪生网络：两个网络结构相同但不共享参数，或者两个网络结构不同，当两个句子结构上不同，或者来自不同的领域，或者时句子和图片之间的相似度计算时选择该模型；另外孪生网络的损失函数一般选择Contras

用于个向量求相似度，main 函数里的int1,int2是编码，它们间的元素是可重复的。dou1是对应int1的值，dou2是对应int2的值。

传统的文本分类中相似度的计算，是根据欧氏空间中向量之间夹角的余弦值来表征的，它根据余弦值的大小来 反映文本之间的相互关系。该文则首先建立文本集与码字集之间的1-1对应关系，然后借用编码理论中汉明距离的概 念，由汉明距离的计算公式，得到了一种全新的文本相似度的计算方法，与传统的方法相比较，它具有简便，快速等优点。

调用DGI相关API计算图像哈希, 计算两个图像的相似度, 此源码并非原创, 跟根据论坛某位大大开源修改版, 原开源计算的图片需要先写到磁盘,提供图片路径, 本修改版 是直接提供图像字节集计算

中文文本相似度讨算是中文信息处理相关研究领域中的重要基础， 在信息检索、 知识挖掘、 舆情分析等领域中有着广泛应用。 目前的中文文本相似度计算方 法大多是从文本的字形层面而不是从文本内容语义理解上计算文本间的相似度，这样得到的相似度值往往与人们的主观理解不一致。 本文深入分析和研究了当前 基于语义的中文文本相似度计算方法， 并针对方法中存在的问题进行改进， 使计 算得到的相似度能够更为准确地反映中文文本间的话义相似性。