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基于Gensim的文本相似度计算
1、Obj2 = GensimExp(raw_documents,违规办理信贷业务,Similarity-tfidf-index,600,3).CalSim() Obj3 = GensimExp(raw_documents,本期收入较上期增长较多,Similarity-LSI-index,400,2).CalSim() 实验结果: 由于语料库不多,选择返回相似的文本个数较少,不过也能大致看出判断是正确的。
2、**计算相似度**:`model.wv.similarity`函数计算两个词汇之间的相似度,值越大表示越相似。 **比较语句相似度**:`model.wv.wmdistance`函数用于比较两个文本语句的相似度,值越大表示越不相似。
3、Gensim是一个专为自然语言处理任务设计的库,其主要功能包括词向量生成、语义相似度计算和主题建模等。
4、正式训练模型之前,只需一行代码即可完成模型的训练过程。训练完成后,可以通过代码查看训练得到的词向量,并计算特定词汇与其他词汇的相似度。比如,“披萨”这个词的词向量长度为10,这与我们设置的vector_size参数保持一致。同时,我们也能查看与某词汇最相似的topn个词,如查看topn=10的结果。
5、计算文档相似度得到主题向量后,Gensim提供了计算文档相似度的API。信息检索时,通过将query和文档转换到同一向量空间,并初始化相似度计算对象,可以找出最相关文档。总结常见主题模型- TF-IDF:评估词在文件中的重要程度,权重根据词频和在语料库中的出现频率调整。
6、文本相似度计算是另一个关键功能,gensim提供了两种方法:TF-IDF和LSI。TF-IDF衡量的是词在文档中的重要性,而LSI(潜在语义索引)则通过低维空间中的相似性度量来捕捉词语之间的隐含关系。这两种方法都能有效地衡量文档间的相似性,为文本挖掘提供有力支持。
物联网是什么?
1、物联网是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网,通过各种有线和无线网络与互联网融合,将物体的信息实时准确地传递出去。
2、物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。
3、物联网,英文名为Internet of Things,是指通过信息传感技术,如射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等,按照约定的协议,将物品与网络进行连接,实现物品与物品之间,物品与人之间的智能化交互。
4、物联网是一种连接物理世界与数字世界的先进网络技术。它通过互联网将物品与物品、物品与人进行紧密连接,实现信息的交换和通信。简单来说,物联网就是通过各种技术手段,使物品具备智能化和互联性,进而提升各种行业和领域的效率和便利性。
5、物联网是将各种物品通过互联网连接起来,实现交流和控制的智能网络。 物联网的运行依赖于传感器技术、无线通讯技术和云计算技术。 物联网使设备变得智能化、自动化和信息化,为生活带来便捷和高效服务。 物联网的应用范围广泛,涉及多个领域,如智能家居、智能安防等。
6、物联网是一种将各种物理设备、传感器和智能设备连接起来,实现信息共享和物品间互动协作的系统。它的基本特性包括: 普适性:物联网的应用遍布各行各业,它将不同的设备集成在一起,形成一个无所不在的网络。
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