使用以下六种方法：欧几里得距离，曼哈顿距离，余弦相似度，Jaccard Similarity，皮尔森相关系数，明可夫斯基距离，计算拥有多位特征的物体间相似度。例如用户肖像匹配，图片匹配，人脸识别等
2021-09-05 09:10:42
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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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本文设计并实现了一个微博交通内容的热门话题发现及文本聚类系统，便于及时捕获 出微博中的交通话题，有助于更快速准确地对交通事件做出预判和决策。为了能在聚类中更 准确地对文本进行相似度计算，本文采用 word2vec 将词语表示成词向量，并提出了一种基
10 于稠密特征的 DC-word2vec 算法，通过引入高频网络词组成的高维词表对特征向量进行扩维 映射，使其变得稠密化且每一维度都有了具体的实际意义。通过对比其他几类算法的计算相 似度准确率，验证了 DC-word2vec 的效果最佳，并将其应用到 K-means 聚类中，有效提升了 话题聚类的精度。
2021-08-11 19:50:38
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word2vec词向量训练及中文文本相似度计算。
word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。
2021-07-25 22:32:13
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php默认有个函数similar_text()用于计算字符串之间的相似度，该函数也可以计算两个字符串的相似度（以百分比计）。不过这个函数感觉对中文计算很不准确
2021-07-03 15:27:51
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