文本文章句子相似度檢查

作者：Yves Peirsman 編譯：Bing 編者按：本文作者為Yves Peirsman，是NLP領域的專家。在這篇博文中，作者比較了各種計算句子相似度的方法，并了解它們是如何操作的。詞嵌入（word embeddings）已經(jīng)在自然語言處理領域廣泛使用，它可以讓我們輕易地計算兩個詞語之間的語義相似性，或者找出與目標詞語最相似的詞語。然而，人們關注更多的是兩個句子或者短文之間的相似度。如果你對代碼感興趣，文中附有講解細節(jié)的Jupyter Notebook地址。以下是論智的編譯。 許多NLP應用需要計算兩段短文之間的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估計一份文本與提問問題之間的關聯(lián)度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重疊。與

功能齊全的文本輸入檢查器。具體功能包括：1、自動檢查文本合法性；2、限制輸入文本長度，輸入字符集；3、當設置為整型模式、浮點模式或金額模式時，限制輸入最大最小值，限制輸入非法數(shù)字；4、已兼容中文輸入法

功能齊全的文本輸入檢查器。具體功能包括：1、自動檢查文本合法性；2、限制輸入文本長度，輸入字符集；3

smlar 是 PostgreSQL 的一個擴展，用于實現(xiàn)高效的相似度查找。

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