故事起源于工作的一个实际问题，要分析两个文本序列间的相似性，然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
Levenshtein算法是一种用于比较两个字符串的算法，可以计算两个字符串之间的编辑距离。编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数，操作包括插入、删除和替换等。
jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具，使用过程中遇到如下问题:
有这样一个需求：需要对于用户发布的内容标题进行相似度对比，如果有之前的内容和当前发布的内容标题相似度到达某个阈值时则禁止发布或进行其他的一些操作。
在上一期中，我们介绍了API资产的识别技术，探讨了API资产的定义以及各类风格API的识别技术。在本期中，我们将继续介绍API资产识别中的API聚合技术。
因为发送邮件要限制发送频率，有一些邮件都是同类型的邮件，只是时间不一样，这样就需要判断发送邮件内容的相似度。网上找了相关方法，发现这个 similar_text 是可以用的，而且很好用，不会有计算不准的情况。有时候不自己试试，真的很容易被网上的言论误导。
隐私清除是手机质检的重要一环，我们回收的手机在经过自动化质检完成后，会对手机进行隐私清除。
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题，这里子问题可也以叫做状态；以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题，并且小问题具有最优子结构 最优子结构：问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，这些子问题可以独立求解 关于最优子结构 我们来看2个示例 1、求无权有向图中q-t的最短路径 如果q-t间的最短路径经过了点w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径 所以无
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍： 编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 例如将kitten一字转成sitting： sitten （k→s） sittin （e→i） sitting （→g） 俄罗斯
本文探讨了基于字符串相似度、语义相似度的文本相似度计算方法，并分析了这些方法在文本相似度计算中的优缺点。同时，本文还介绍了一种基于深度学习的方法，该方法在文本相似度计算上具有较好的性能。
莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。 在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。
最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了，期间一直在忙一些工作上的事情，今天终于有点空闲，所以写一篇文章散散心。
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s1).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s2).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(No
作者：faithchen，腾讯 PCG 测试开发工程师 一、背景 自动化测试对于我们提升研发效能、CI/CD(持续集成/持续交付)是不可或缺的部分。在后台自动化测试中，接口测试尤为重要，它能够保证被测后台服务的质量，以及接口逻辑的正确性等，帮助我们快速测试功能、提高测试覆盖率、把控质量风险等。 1.1 后台接口测试 接口测试是功能测试的一种，是测试系统组件间接口的一种测试，重点在于检验对于服务接口的数据交换的正确性，一般全部依赖真实链路，测试时需要启动被测服务。如下图是某个Server A的接口测试
Milvus (https://milvus.io/) 向量搜索引擎开源半年以来，全球已经有数百家企业或组织用户。焦点科技是一家以 B2B 外贸交易为主营业务的科技公司，也是 Milvus 的用户。
但是经过我们仔细一想，赫然发现，俩个函数的算法应该是一模一样的。唯一的区别就是，进来的个人信息和择偶标准 是女方，还是男方而已，也就是对调一下而已。
Python，被称为一种“胶水”语言。简单易学，快速上手，快速收益。近期因需要分析点数据，又重新拾起来，并快速解决问题。特总结一下，作为工具类语言，Python 还是非常不错的，推荐使用。
Apache-commons-lang中的StringUtils工具类中提供了相当丰富的方法，涉及到判断，截取，排序，选择，查找，计算，替换，转换等方面。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。
我们大家知道无论哪种语言，字符串操作都是一个重要的基础，往往是简单而重要。PHP给我们提供了大量的字符串操作函数，功能强大，使用也比较简单，这里为大家总结九类字符串函数。 1. 查找字符位置函数 strpos($str,search,[int]): 查找search在$str中的第一次位置从int开始 stripos($str,search,[int]): 函数返回字符串在另一个字符串中第一次出现的位置 strrpos($str,search,[int]): 查找search在$str中的最后一次出
在我们的日常工作中，特别是数据分析、地理信息系统 (GIS) 开发，或者在线零售等行业中，经常会遇到处理包含地址信息的文本数据这个棘手的任务。 面对大量规格不统一，格式不一致的非结构化地址数据，想要从中快速地提取分级地址、联系人、电话等，简直就是不可能完成的任务。 即使费九牛二虎之力写一个处理程序，也经不起国家统计局对地区信息的调整。到现在我还清楚地记得，当北京亦庄地区被命名为北京经济开发区时，我和小伙伴们通宵达旦修正系统中地址信息地狼狈样子…… 那么，有没有办法能快速解决者地址提取问题呢？ 你猜的没错，确实有，那就是 —— addressrec。
第1,3和5行可能指的是拼写和格式略有偏差的同一个人。在小型数据集中，可以手动清洁细胞。但是在庞大的数据集中呢？如何梳理成千上万的文本条目并将类似的实体分组？
最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
本类适用于比较2个字符的相似度，代码如下： using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; public class StringCompute { #region 私有变量 /// /// 字符串1 /// private char[] _ArrChar1; /// /// 字符串2 /// <
衡量两条向量之间的距离，可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。
Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。
搜索引擎里有一个很重要的话题，就是文本纠错，主要有两种做法，一是从词典纠错，一是分析用户搜索日志，今天我们探讨使用基于词典的方式纠错，核心思想就是基于编辑距离，使用BK树。下面我们来逐一探讨： 编辑距离 1965年，俄国科学家Vladimir Levenshtein给字符串相似度做出了一个明确的定义叫做Levenshtein距离，我们通常叫它“编辑距离”。 字符串A到B的编辑距离是指，只用插入、删除和替换三种操作，最少需要多少步可以把A变成B。例如，从FAME到GATE需要两步（两次替换），从GAME到A
欧氏距离是两个点在 n 维空间中直线距离的度量。它是最常见的距离度量方法之一，用于计算两个向量之间的距离。欧氏距离的公式如下：
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索，但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势，但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索，要分为两个步骤：搜索和排序。搜索的方法有很多，为了高效一般进行字符串或关键词匹配，而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的，例如使用倒排的方法很难找到Head节点，此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开：
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。
传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。所以传统的Hash是无法在签名的维度上来衡量原内容的相似度，而SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助 Meta AI（Facebook Research）出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。
PHP字符串处理函数中有一个similar_text用于计算两个字符串的相似程度。今天来看看similar_text如何实现的。
参考资料：https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
Jieba分词是目前使用比较多的中文分词工具，我们在做文本处理以及关键词处理的时候经常需要使用分词技术提取我们需要的核心词信息。
在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下：
shingling算法是最常见的文档分割算法，说白了就是将一个文档分解成由短字符构成的字符串集合。分割后的文档就可以通过Jaccard相似度等简单的度量标准进行相似度检测了。
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
使用Levenshtein(莱文斯坦)编辑距离来实现相似度算法 所谓Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，操作包括一切你使用的手段将一个字符串转换成另一个字符串，比如插入一个字符、删除一个字符..等等；操作次数越少，说明两个字符串距离Levenshtein Distance越小，表示两个字符串越相似。
今天为大家介绍的是马萨诸塞大学阿默斯特分校Trapit Bansal等学者和谷歌研究院合作在AAAI2020上发表的一篇关于实体链接和关系抽取的文章。虽然关系提取通常可以用现成的弱的或远距离的监督来训练，但实体链接器通常需要昂贵的mention级别的监督—这在许多领域是不可用的。因此作者提出了一个模型SNERL，该模型经过训练，可以同时产生实体链接和关系决策，而不需要mention级别的注释。这种方法避免了由管道方法引起的级联错误，并且更准确地预测了文本中的实体关系。
并且记录实现的初衷，后续方便进行迭代。 我们经常会说之前的人没留下文档，导致很多时候都是通过代码来猜测功能的意图，导致最后很多代码我们不敢删，一直堆积在那里。
文本相似度度量就是衡量两个文本相似度的算法。主要包括两个步骤：将文本表示为向量（文本表示）；衡量两个向量的相似度（相似度度量）。
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