短文本相似度演算法
A. 如何計算兩個文檔的相似度
如何計算兩個文檔的相似度
winmerge用這個
操作步驟為：
FC——文件比較命令
1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。
2．類型：外部命令
3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]
4．使用說明：
（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；
（2）選用/B參數，為二進制比較模式；
（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。
（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。
第一步：把每個網頁文本分詞，成為詞包（bag of words）。
第三步：統計網頁（文檔）總數M。
第三步：統計第一個網頁詞數N，計算第一個網頁第一個詞在該網頁中出現的次數n，再找出該詞在所有文檔中出現的次數m。則該詞的tf-idf 為：n/N * 1/(m/M) （還有其它的歸一化公式，這里是最基本最直觀的公式）
第四步：重復第三步，計算出一個網頁所有詞的tf-idf 值。
第五步：重復第四步，計算出所有網頁每個詞的tf-idf 值。
3、處理用戶查詢
第一步：對用戶查詢進行分詞。
第二步：根據網頁庫（文檔）的數據，計算用戶查詢中每個詞的tf-idf 值。
4、相似度的計算
使用餘弦相似度來計算用戶查詢和每個網頁之間的夾角。夾角越小，越相似。
C. 有關餘弦定理計算文本相似度
餘弦定理的准確度很難把握
D. 如何用深度學習更好的的解一個短文本相似度計算問題
簡單講，深度學習技術是一個黑盒工作，開始時通過大量的輸入，給定的結果來給黑盒一個穩定的處理，因此，訓練樣本越多，黑盒工作越穩定。
本文實例講述了PHP簡單實現文本計數器的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
<?php if (file_exists('count_file.txt')) { $fil = fopen('count_file.txt', r); $dat = fread($fil, filesize('count_file.txt')); echo $dat+1; fclose($fil); $fil = fopen('count_file.txt', w); fwrite($fil, $dat+1); } else { $fil = fopen('count_file.txt', w); fwrite($fil, 1); echo '1'; fclose($fil); } ?>
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希望本文所述對大家PHP程序設計有所幫助。
F. 怎樣計算兩篇文檔的相似度
winmerge用這個
操作步驟為：
FC——文件比較命令
1．功能：比較文件的異同，並列出差異處。
2．類型：外部命令
3．格式：FC[盤符：][路徑名]〈文件名〉[盤符：][路徑名][文件名][/A][/B][/C][/N]
4．使用說明：
（1）選用/A參數，為ASCII碼比較模式；
（2）選用/B參數，為二進制比較模式；
（3）選用/C參數，將大小寫字元看成是相同的字元。
（4）選用/N參數，在ASCII碼比較方式下，顯示相異處的行號。
G. 如何計算兩個文本內容的相似度
樓上說的挺全面，這種類型的比較，方法有很多，基本都是先轉換成同一種編碼格式進行字元串比較，返回下標，轉換成現有字元串。但是如果考慮性能的話，就應該用遞歸去做。
個人愚見~
H. 如何用 word2vec 計算兩個句子之間的相似度
word2vec這個代名詞也好計算軟體也好，對於一個不太懂軟體的人來說真的是很陌生，也可以說是一竅不通，但是從朋友那了解了很多，所以我覺得計算兩個句子之間的相似度我覺得定義句子相似度是這個問題的關鍵。
我覺得文檔相似度取決於文檔的長度,如果是一個簡短的文本,傳統方法tf-idf，相反如果是長文本，可以使用word2vec。