➜ ~ cat a 123 456 222 3312 ➜ ~ awk '/12/' a 123 3312 ➜ ~ awk '$0 ~ /12/' a 12...
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算，当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时，通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。...高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容，这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移...返回两个字符串的差异主要是一些拼写错误导致的可能(返回值为1-100) fuzz.partial_ratio(str1,str2)：返回两个字符串表达相同含义可能(返回值1-100)，这种方法会对子字符串进行一个匹配...，也可以对一些意思相近的词语进行一个更好的识别 token_sort_ratio：匹配时不考虑单词顺序 process ：有限选项中部分数据杂乱的匹配效果比较好 实际应用过程中选用哪种方法需要视情况而定...，对于一些表述上有微小差别意思却有巨大差别的数据(‘does’,‘doesn’t’)，使用第一种方法进行匹配会得到相对比较低的得分，这也是我们需要注意的。
grep（global search regular expression(RE) and print out the line，全面搜索正则表达式并把行打印出来）是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本...grep -w 172.16.50.24 wiki02 IN A 172.16.50.24 或者使用grep "\"形式也可以实现精确匹配...[root@test ~]# echo this is a test line. | egrep -o "[a-z]+\." line. 7）统计文件或者文本中包含匹配字符串的行数 -c 选项： [root...11）搜索多个文件并查找匹配文本在哪些文件中： [root@test ~]# grep -l "text" file1 file2 file3... grep递归搜索文件 12）在多级目录中对文本进行递归搜索...打印出匹配文本之前或者之后的行： 21）显示匹配某个结果之后的3行，使用 -A 选项： [root@test ~]# seq 10 | grep "5" -A 3 5 6 7 8 22）显示匹配某个结果之前的
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.07577 《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高，因为必须首先在语料库上运行预训练，然后在标记的训练数据集上进行监督学习...GPL 分三个阶段工作： query 生成：对于我们域中的给定文本，我们首先使用 T5 模型为给定文本生成可能的query。...我们使用密集检索进行这种挖掘，即我们使用现有的文本嵌入模型之一并检索给定query 的相关passage。...： 伪标记步骤非常重要，与之前的方法 QGen（《文本匹配——【NeurIPS 2021】BEIR》） 相比，它提高了性能，QGen 将 passages 视为正（1）或负（0）。...使用 MarginMSELoss 和Cross-Encoder，我们可以识别这些 passages 并教导文本嵌入模型这些段落也与给定查询相关。
搜索即找到跟搜索词句很相似的文本，例如在百度中搜索"人的名"，结果如下 那么怎么评价两个文本之间的相似度呢？...余弦相似度 （cosine similiarity） 本文介绍基于VSM (Vector Space Model) 的 余弦相似度 算法来评价两个文本间的相识度。 余弦相似度，又称为余弦相似性。...那么怎么把文本转化成向量呢？...文本向量化 使用词袋one-hot的方式，就是形成一个词的字典集，然后将文本中的词投射到词袋中，对应的位置用出现的频次填充，没有的填充零，例如有这么个词袋： 0 苹果 1 手机 2 魅族 3 非常 4...下一篇准备写Lucene是怎么应用这个算法做搜索匹配的
SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）是一种简单在没有监督训练数据的情况下训练句子...
背景与挑战 论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.08240 目前，最先进的 NLP 架构模型通常重用在 Wikipedia 和 Toronto Books Corpus 等大型文本语料库上预训练的...创建增强文本数据后，将其与原始文本数据组合并放入 Bi-Encoders。...简而言之，直接的数据增强策略涉及三个步骤： 第 1 步：准备完整标记的语义文本相似性数据集（gold data） 第 2 步：替换成对句子中的同义词（silver data） 第 3 步：在扩展（gold
id=Ov_sMNau-PF 之前讲到的Sentence-BERT是用有监督的方式进行句子向量的匹配等任务。那当没有标注数据的时候，如何训练出更好的句子向量呢？...最大化匹配索引的分数（即 和 ），同时最小化不同索引的分数（即 和 for i != j）。使用批量负采样提供比原作者提出的原始损失函数有更强的训练信号。
摘要 ---- 图匹配问题，尤其是允许属性和结构差异的非精确图匹配问题，是计算机科学领域的一个经典问题。该问题的难度在于目标函数的非凸性以及解空间的离散性。...近几十年来，研究者们为提高算法的匹配性能和计算效率进行了坚持不懈的努力，取得了可观的进展。本文将对近期非精确图匹配问题的主要动向进行简要的分析和梳理，并展望未来工作。 一....其范围涵盖了从图同构判别问题(在该问题中匹配严格遵从于图结构)，到在数以百万计的以属性图表示的复杂模式中寻找非精确匹配。大部分具有重要实践意义的图匹配问题都具有很高的复杂性。...因此，相对于精确图匹配问题，考虑图之间的结构和标签差异的非精确图匹配问题引起了更多研究者的兴趣。本文主要对非精确图匹配问题的研究现状进行分析和梳理，并展望未来工作。 二....是一个双射函数，将一对节点匹配映射到一个整数序号。 三. 非精确图匹配方法研究现状 ---- 图匹配是计算机科学中的一个经典问题，其研究历史已经超过四十年，但依然没有得到很好的解决。
本文将会整合近几年来比较热门的一些文本匹配模型，并以QA_corpus为测试基准，分别进行测试，代码均采用tensorflow进行实现，每个模型均会有理论讲解与代码实现。
针对互联网求职招聘场景的人岗匹配推荐问题，本文提出了一种建模求职者与招聘者双方偏好的新型深度文本匹配模型。...现有针对人岗匹配推荐问题的研究通常集中在学习简历文档以及岗位描述文档自身的表示后计算双方的匹配度。...然而，在互联网求职招聘场景下，除了求职者与招聘者双方的文本信息之外，还存在大量的历史交互行为信息可以应用于人岗匹配推荐任务。...方法描述 如图所示，文本提出的模型由招聘者与求职者双边对称的表示学习网络，以及匹配网络三部分组成。 ?...HRNNM：基于层级 GRU 编码的文档匹配模型 7. PJFNN：[1] 中提出的基于卷积神经网络的匹配模型 8.
意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 训练数据 训练数据包含输入query-pair，以及对应的真值。...真值：真值可为0或1，其中1代表query-pair语义相匹配，0则代表不匹配，真值与query-pair之间也用\t分割。...测试数据样本举例（空白间隔为\t） 冠军方案 全部 代码 ,方案详情 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 语义匹配 即可获取。...前海征信大数据算法：风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目 特征工程(一) 特征工程(二) :文本数据的展开...全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合) 斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏） python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第
赛题任务 本次比赛的数据均来自人工标注，数据均为文字片段，每两个片段为一组，参赛选手需要为每对文本在两个颗粒度上判断文本对中的两段文字是否匹配。...参赛选手需要正确判断两段文字是否匹配，数据分为A和B两个文件，A和B文件匹配标准不一样。 A文件匹配标准较为宽泛，两段文字是同一个话题便视为匹配。...文件内，source为第一段文字 ，target第二段文字 ，labelA为A文件中匹配情况，labelB为B文件中匹配情况，“0”表示不匹配，“1”表示匹配。...划分阈值（解决类别不平衡，效果有提升） 长文本处理-摘要提取，使用Snownlp提取多个摘要，并用TextRank计算最重要的摘要，尝试两种方案: 对所有长文本摘要提取，并替换原文本（效果不好） 只对短长...提出了 6 种 Type Token 来引导文本的表示学习： Token任务类型SSA短短匹配 A 类SSB短短匹配 B 类SLA短长匹配 A 类SLA短长匹配 A 类LLA长长匹配 A 类LLB长长匹配
意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。本赛道要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义。
自然语言处理和信息检索中的许多任务都涉及句子的成对比较——例如，句子相似性检测、释义识别、问答蕴涵和文本蕴涵。...详细信息可以在之前的工作Mirror-BERT和SimCSE中找到（《文本匹配——【EMNLP 2021】SimCSE》）。 步骤 2. 自蒸馏：bi-encoder 到 cross-encoder。...基准：句子相似度的最新技术 作者在七个句子文本相似性 (STS) 基准上对转编码器进行了实验。观察到在所有数据集上对以前的无监督句子对模型的显着提升。
ESIM是一个综合应用了BiLSTM和注意力机制的模型，在文本匹配中效果十分强大....文本匹配说就是分析两个句子是否具有某种关系，比如有一个问题，现在给出一个答案，我们就需要分析这个答案是否匹配这个问题，所以也可以看成是一个二分类问题（输出是或者不是）。...简介 ESIM模型主要是用来做文本推理的，给定一个前提premise pp 推导出假设hypothesis pp，其损失函数的目标是判断pp与hh是否有关联，即是否可以由pp推导出hh，因此，该模型也可以做文本匹配...ESIM使用的损失函数就是来判断输入的两个句子是否语义相匹配，匹配为1， 不匹配为0；因此使用交叉熵损失函数。
分词器需要达到的效果 1）短语可以精确匹配 2）查找时间要比standard少 3）如果查找的词语不在词典中，也必须要查到 4）如果数据在原文中出现，就一定要查全 IK分词器短语精确匹配的问题 楼主意淫着将所有的单字放入词典中...感恩 2 从上面可以看出，查找时ik_smart将语句分为了快乐和感恩两个词，位置分别为1和2，而ik_max_word建索引时，快乐和感恩的位置分别是1和4，在match_phrase看来，这种是不匹配的...原因和上述讲的一样： 查找词语：快乐 ik_max_word：快乐 1 快 2 乐 3 在构建索引的时候，快乐，快和乐的位置分别是1,2,4，而查找时分词的顺序是1,2,3，然后match_phrase认为其不匹配...虽然查找时可以减少每个token对应的文档数，但是存储量会增大很多，而且不在支持模糊的match匹配。很土。...至此总算解决了ES中文分词切精确匹配的问题。 源码修改： * 修改IK不支持小语种的问题 * 修改中文之间特殊字符不能过滤的问题。即原文“节 日 快 乐”不能匹配“节日快乐”的问题。
作者 | 夜小白 整理 | NewBeeNLP 在前面一篇文章中，总结了Representation-Based文本匹配模型的改进方法， 基于表征(Representation)的文本匹配、信息检索...TensorFlow中也有这个方法的API实现，但是我一直不是很能理解代码中到底应该怎么实现，突然这几天读到了文本匹配的开山之作 「DSSM」，我发现「DSSM」的训练方法与上面那篇论文非常类似，于是研究了一下源码...DSSM框架简要介绍 作为文本匹配方向的开山之作，已经有非常多的博客介绍了这个模型，这里我就简单介绍一下，重点放在后面训练源码的阅读。
前言 笔者最近在做一款弹幕控件，里面涉及到绘制文本，以及文本边框。而绘制文本边框需要知道文本的左边位置，上边位置，以及文本的宽高。...我们准备一个自定义 View，在 onDraw 方法中使用 mPaint 绘制一个文本 “e”， 然后截图测量文本宽高，得出以下结果： ? 可以看到，文本的宽为 18， 高为 22。...总结 精确测量文本宽高时，尽量不要使用 FontMetrics 去做。...如果要求不精确，可以使用 Paint 的 measureText 方法计算文本宽度，如果要求精确测量，可以使用 Paint 的 getTextBounds 方法 或者 getTextPath 方法，获取文本的边界框矩形...Rect， 所获的Rect 的宽高即为文本的宽高， Rect的 top 为文本上边界距基线的距离， Rect 的 bottom 为文本下边距距离基线的距离。
深度文本匹配的简介 1. 文本匹配的价值 2. 深度文本匹配的优势 3. 深度文本匹配的发展路线 二. 智能客服的简介 1. 智能客服的应用背景 2....深度文本匹配在智能客服中的应用 1. 为什么使用深度文本匹配 2. 怎么样使用深度文本匹配 深度文本匹配模型 文本匹配引擎 3. 深度智能客服的效果评测 四. 参考 ▌一、深度文本匹配的简介 1....因此，这两个模块在实现时使用的模型往往不同，在我们的文本匹配引擎中，语义召回使用的是基于表示型的深度文本匹配模型，相似度模型使用的是基于交互型的深度文本匹配模型和其他传统文本匹配模型的混合模型。...▌三、深度文本匹配在智能客服中的应用 1. 为什么使用深度文本匹配 问题聚类、语义召回和相似度模型都可以归结为文本匹配问题。...每个模型都有独到之处，如何利用不同模型的优点去做集成，是任何文本匹配引擎都需要解决的问题。我们的文本匹配引擎融合了传统文本匹配模型和深度文本匹配模型，具体的框架如图 9 所示。 ?
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