语义相似度 中文语义相似度模型测试

迷宫相似 给定一系列迷宫编码为零和一，则确定哪两个迷宫最不相似。 为了解决问题，将迷宫转换为图形并使用深度优先搜索进行遍历，从而产生一系列方向。 通过使用动态编程算法评估每对序列来分析序列相似性，以找到最大的公共子序列。 在这些结果中，选择了具有最低相似度得分的两个迷宫。

相似性匹配系统 这个是一个《电商标题数据相似度匹配系统》，使用方法有：tfidf +词袋模型，余弦相似度，word2vec 1.基本方法 1.1结巴分词 1.2 TF-IDF 1.3余弦相似度 1.4 word2vec 2.项目：《电商标题数据相似度匹配系统》 2.1项目原理 2.2项目代码 ------------------------------------完------------- -------------------------------------------- 更多NLP知识请访问： 我的主页： : 我的博客： :

文本相似性Web应用程序 简单的Web应用程序可查找用户输入的两段文本之间的相似性 介绍： 这是一个简单的Flask Web应用程序，它接收2条文本并吐出2条文本之间的相似度百分比。该算法绝非完美。它需要更多的改进，但这是一个很好的起点。 注意事项： 标点符号将代替其原始符号。我使用了 ，其中包含许多标点符号及其扩展形式。我已将其作为json文件包含在内，因此以后任何人都可以进一步扩展。 重复的单词不会增加相似性。我将使用一组，因此重复的单词将不会计入。 我使用了一个名为“ Inflect”的库，该库将数字转换为口语单词（例如1-> 1，2-> 2等），因此涵盖了数字到文本的转换。 特殊字符将被忽略。 单词的顺序无关紧要。 算法： 实际算法是余弦相似度算法的副本。步骤如下： 从用户那里获得2个文本。 标记文本-将文本转换为单词列表。在这里，我们扩展标点符号，并用实际文本替换数字。 一旦标记

对于面向服务的软件开发，Web服务搜索一直是一个严重的问题。 面临的挑战是如何针对给定的开发任务有效地找到合适的Web服务。 在开发用于搜索服务的技术或系统方面已经进行了许多努力。 尽管在某些情况下有效，但现有技术并未形成可供公众使用的系统； 或基于一种查询模式-关键字查询，无法准确提供匹配的服务。 在本文中，我们介绍了提议的多模式查询搜索，用户可以在其中使用关键字和文件作为查询或自定义查询。 多模式查询基于一种创新的相似性度量方法，该方法同时包含Web服务的语义信息和结构信息。 我们的实验和测试案例验证了该方法的有效性。 与替代系统Seekda相比，它可以通过关键字查询获得更高的搜索准确性（匹配率是Seekda的2-4倍）。 自定义搜索可以达到100个前3个匹配率，而Seekda在大多数情况下使用关键字会失败。

Semantic Similarity Analysis between High-Level Model Description Text and Low-Level Implementation Text for Network Survivability

There are lots of issues existing in traditional collaborative filtering recommendation,.such as data scarcities, cold start, recommendation accuracy and.timeliness. And how to improve the efficiency and quality of recommendation is a.key problem in collaborative recommendation. In the traditional collaborative filtering.algorithms, the rating scale of different users for all projects sometimes may be.neglected while calculating the similarity. Some algorithms such as adjusted cosine.similarity

熵：信息论与R的距离量化

NISwGSP (natural image stitching with the global similarity prior)算法采用局部扭曲模型，用网格网格引导每个图像的变形。目标函数用于指定经线的所需特征。除了良好的对齐和最小的局部失真之外，我们还在目标函数中添加了全局相似性。该先验约束每个图像的扭曲，使其类似于整体的相似变换。选择相似性变换对结果的自然性至关重要。我们提出了为每个图像选择合适的比例和旋转的方法。所有图像的扭曲被一起解决，以最小化全局失真。

首先感谢作者陈育圣和莊永裕为我们展现出如此优秀的作品《基於全局相似转换的猜测之自然影像拼接》，资源为该论文的电子文档（核心部分做了翻译,可能存在瑕疵，敬请谅解），文档仅用于学习，请用到该文章的做好引用声明。 Chen Y S，Chuang Y Y． Natural image stitching with the global similarity prior［C］//Proceedings of the 14th European Conference on European Conference on Computer Vision． Amsterdam，Netherlands: Springer，2016: 186-201． ［DOI: 10.1007 /978-3-319-46454-1_12］