中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC

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文本相似度的计算作为其他文本信息处理的基础和关键，其计算准确率和效率直接影响其他文本信息处理的结果。提出改进的DF算法和TDIDF算法，一方面利用了DF算法具有线性的时间复杂度，比较适合大规模文本处

传统的文本相似度计算大多基于词匹配的方法，忽略了词汇语义信息，计算结果很大程度上取决于文本的词汇重复率。虽然分布式词向量可以有效表达词汇语义关系，但目前基于词向量的文本处理方法大多通过词汇串联等形式表

针对传统的相似度计算方法只考虑文本结构特征或者语义信息导致文本相似度计算质量较低等问题，结合短文本特征稀疏的特性，提出一种多重检验加权融合短文本相似度计算方法。该方法使用编辑距离、考虑词频的语义信息及

跨语言文本相似度计算是挖掘蒙汉可比语料的基础和关键,其结果直接影响了可比语料的质量。本文通过分析新闻文本特点,提出了一种融合多特征的跨语言新闻文本相似度计算方法。该方法首先抽取新闻的发布日期、标题及正

Text Mining and Chinese Text Mining Model Research

从文件中读出文本比较相似度以链表的形式存储统计相同单词数相同单词出现的次数相同单词后面跟着的4个词中的相同单词个数……加权算出相似度

一行代码使用BERT生成句向量,BERT做文本分类、文本相似度计算

现代信息检索课的大作业，刚完成。热乎的。能够实现中文文本的话题分类。

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