基于词向量的文本相似函数

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word2

词相似度计算有重要应用在许多领域,例如自然语言处理,情报信息检索,文档聚类,自动应答, 词义歧义消除,机器翻译等。本文对基于词的相似度计算进行了深入研究知网和单词相似度的计算分为三个步骤:(1) 计算

网上找的资源，给大家共享一下。 文本相似度计算--余弦定理和广义Jaccard系数

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文本比较是求解两个文本间相似度的过程，文本间的相似度越高代表两个文本越趋于类似。传统的相似度算法主要从字符的角度度量文本的相似性，忽略了文本内多个共同文本串对于文本相似度的影响。针对此问题提出一种基于

基于依存句法分析的中文文本相似度计算研究，赵白玉，彭黎，中文文本相似度的计算在中文信息处理中起着极为重要的作用，在很多领域都有着广泛的应用前景。本文在改进了基于语义依存的汉语句

基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码，ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，文本分类代码是基于keras的，有数据有模型有代码。

算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现

资源名称基于PyTorch实现的词向量模型资源内容1.英文文本数据集1803个单词2.其余代码

调用百度AI平台上的短文本相似度API，调用api接口，实现测试。