TextRank算法基于PageRank,用于为文本生成关键字和摘要。其论文是:
TextRank算法基于PageRank,用于为文本生成关键字和摘要。 目录[-] PageRank 使用TextRank提取关键字 使用TextRank提取关键短语 使用TextRank提取摘要 实现TextRank TextRank算法基于PageRank,用于为文本生成关键字和摘要。其论文是: Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics,
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。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中,我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
上两篇分析了群的活跃状况,成员活跃状况,以及一些文本的分析,包括词云,聊天关键字, 实体识别,情感分析等等,这篇只围绕一个问题来,那就是提取谈话内容的问题,并找到类似 的问题,通过这个分析,我们可以大
作者:刘才权 编辑:黄俊嘉 基于word2vec的词语相似度计算 应用场景 假设你有一个商品的数据库,比如: 现在通过用户的输入来检索商品的价格,最简单的方法就是通过字符串进行匹配,比如, 用户输入“
基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是,与协同过滤算法不同,这种算法是根据内容(比如标题、年份、描述),而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。例如,如果某个用户喜欢电影《魔戒》的第一部和第二部,那么推荐系统会通过标题关键字向用户推荐《魔戒》的第三部。在基于内容的过滤算法中,会假设每个物品都有足够的描述信息可作为特征向量(y)(比如标题、年代、描述),而这些特征向量会被用来创建用户偏好模型。常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。
在合法网站植入暗链推广非法商品/服务(如毒品、色情、赌博等)是很常见的,黑帽 SEO 是其中一个主要的途径。搜索引擎为此付出了巨大的努力,Google 每年针对黑帽 SEO 会更新排名算法超过 500 次。
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
PageRank是谷歌发明的,最开始用来计算网页的重要性。整个www可以看作一张有向图图,节点是网页。如果网页A存在到网页B的链接,那么有一条从网页A指向网页B的有向边。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法(其原理在本文在下面), 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
首先介绍原理与概念 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法(其原理在本文在下面), 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E
众所周知,搜索引擎对html代码是非常优化的,所以html的优化是做好推广的第一步。一个符合seo规则的代码大体如下界面所示。
文章抄袭在互联网中普遍存在,很多博主都收受其烦。近几年随着互联网的发展,抄袭等不道德行为在互联网上愈演愈烈,甚至复制、黏贴后发布标原创屡见不鲜,部分抄袭后的文章甚至标记了一些联系方式从而使读者获取源码等资料。这种恶劣的行为使人愤慨。
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
前段时间分享一个小视频,今天来详细讲解一波如何实现以图搜图,这篇写了好几天,自身能力有限可能没办法写的非常完美,也没有办法把所有点都讲的非常的仔细,但是我都会附上详细的链接,大家有什么不懂的都可以去查一哈,我觉得这个项目还是挺有趣的,最后我还附上了一个视频操作,第一次录视频意外多多,不足之处请大家见谅,如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群,小编会万分感谢的!!!
最近公司有意做一款机器学习的应用,主要集中于推荐系统这个方向,因此看了看一些基础知识,此篇是一个学习总结,不算是完整原创文章。
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。
学习了一段时间的web前端,感觉有点看不清前进的方向,于是就写了一个小爬虫,爬了51job上前端相关的岗位,看看招聘方对技术方面的需求,再有针对性的学习。
摘要:本篇从理论到实践介绍了超好用的无监督关键词提取算法Keybert。首先介绍了调研背景;然后重点介绍了什么是Keybert、KeyBERT提取关键词流程和如何通过MSS和MMR算法解决多样性问题;最后从实践的角度介绍了KeyBERT的安装、使用以及影响效果的因素。对于希望使用无监督学习算法抽取关键词的小伙伴可能有帮助。
前言:全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
人工智能分支自然语言处理的文本句子相似度度量方法以后很成熟,通过相似度在关键字不同距离的截取词组,形成多个维度的句子相似度打分,并进行超平面切割分类,考虑实际的文本大小、算力、速度等,记录数据,实施数循环方法,进行可视化分析和优化。
以前在做漏洞Fuzz爬虫时,曾做过URL去重相关的工作,当时是参考了seay法师的文章以及网上零碎的一些资料,感觉做的很简单。近来又遇到相关问题,于是乎有了再次改进算法的念头。 首先,针对URL本身的
我们在网上搜东西时,搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面,相关性低的内容显示在后面。那么,搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢?这里介绍2种重要的权重度量方法:TF-IDF和BM25。
论文: https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-014-1289-4
导读:Indeed.com 每个月有两亿不同的访客,有每天处理数亿次请求的推荐引擎。在这篇文章里,我们将描述我们的推荐引擎是如何演化的,如何从最初的基于Apache Mahout建立的最简化可用行产品,到一个在线离线混合的成熟产品管道。我们将探索这些变化对产品性能指标的影响,以及我们是如何通过使用算法、架构和模型格式的增量修改来解决这些挑战的。进一步,我们将回顾在系统设计中的一些相关经验,相信可以适用于任何高流量的机器学习应用中。 ◆ ◆ ◆ 从搜索引擎到推荐 Indeed的产品运行在世界各地的许多数据中心
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配,随着AGI的爆发,越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术,特别是在RAG领域,增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
推荐系统的核心问题就在于为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。比如在微博上,用户至上想打发时间,并不是想准确的查看某条信息,在首页中查看每一条微博,为了帮助他筛选出一批他们可能感兴趣的信息,此时就需要分析出该用户的兴趣,从海量信息中选择出与用户兴趣相似的信息,并将这些信息推荐给用户。推荐系统就是这样,根据用户的历史和社交情况推荐与其喜好相符的商品或信息。 这时候就需要一个相似度函数
今天下午下班去吃饭,吃完饭坐电梯上三楼,竟然被困在电梯里面了,当时的感觉还是很刺激的,电梯上升着,突然就掉下来了,像跳楼机一样,突出一个刺激,索性只掉了一层。。。然后由于是下班时间,修电梯的师傅打车来公司,修了半个小时才修好的,我们3个DBA在电梯里面困了一个半小时。困在电梯里的时候,大家在开玩笑说,这个时候要是出个线上的故障,那不得了啊,公司的中流砥柱们都困在电梯里了,哈哈哈。
身处信息时代,每天带给我们更多满足感的,相比手机电脑本身,是极其精彩的网络世界。可是,“网上冲浪”、“科学上网”这些基本技能我们又了解多少。说起百度、谷歌、必应等等这些搜索引擎,只有一个搜索框,功能就是搜索你想要的信息。可是若脑子里想到啥就搜索啥,是难以准确匹配的,毕竟对于同样一件事情、同一个问题,网络世界中很难有人跟你做同样的描述。因此,关键词搜索技巧必不可少,更快速找到你想要的。
最新版本的ModSecurity增加了ssdeep检测webshell的接口,于是猛地回忆起搞客户端安全(游戏安全)的时候买过一本书《恶意软件分析诀窍与工具箱-对抗“流氓”软件的技术与利器》,这本书就提到了用ssdeep来查找恶意软件(webshell是恶意软件的一种,安全领域是互通的嘛)。本文介绍如何使用它来检测webshell。 一 、安装ssdeep 下载ssdeep并安装 http://ssdeep.sourceforge.net/ tar zxvf ssdeep-2.12.tar.gz cd ss
做好SEO并不是一件容易的事情。它不仅需要多种不同的方法随着时间的推移而变化,并且不遵循特定的模式,而且还受到不断变化的搜索引擎策略的影响。
恰当的关键字能为网站带来流量,关键字也能得到良好的排名,从而为企业带来更多的客户,因此关键字的选择对网站来说非常重要。那怎样选择关键字呢?选择流量稳定的关键字。
已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串
判断两篇文章之间的语义关系对于新闻系统等应用有着重要的意义。例如,通过对新闻文章之间的关系判断,一个新闻应用可以将讲述同样的事件的文章聚类在一起,去除冗余,并形成事件发展的脉络。在图 1 中,「2016 美国总统大选」这一故事的主要信息被组织成一条故事树。其中的每个节点,代表了讲述该故事中同样的一个子事件的文章集。这种文本组织方式,在信息爆炸的时代,能给人们带来极大的便利。
什么是SEO呢?SEO是Search Engine Optimization,意为“搜索引擎优化”,一般简称为搜索优化。对于SEO的主要工作就是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面,如何进行索引以及如何确定其对某一个特定关键词的搜索结果排名等技术,来对网页进行相关的优化,来提供搜索引擎排名,提高网站访问量。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。
文摘化缘:要人不要钱 大数据文摘成立于2013年7月,我们专注大数据,每日坚持干货分享,从未间断。更加难能可贵的是我们没有一个全职人员,完全依靠志愿者在运营(回复“志愿者”可了解更多)。为了提供更好的服务,我们准备做个网站,将已经收集整理的精彩文章放在网站上。无奈,在现有志愿者中,我们缺乏拥有相关经验的志愿者。如果您有以下技能,愿意为网站出力,做建站志愿者,请加入我们。您的名字将永远出现在我们的志愿者名单上。如果您有兴趣加入,请点击文末“阅读原文”登记,我们会联系您,非常谢谢! 我们需要: UI设计师 Wo
最近在做推荐系统,在项目组内做了一个分享。今天有些时间,就将逻辑梳理一遍,将ppt内容用文字沉淀下来,便于接下来对推荐系统的进一步研究。推荐系统确实是极度复杂,要走的路还很长。
写在正文之前 最近在做推荐系统,在项目组内做了一个分享。今天有些时间,就将逻辑梳理一遍,将ppt内容用文字沉淀下来,便于接下来对推荐系统的进一步研究。推荐系统确实是极度复杂,要走的路还很长。 A Fi
最近碰到了文本相似度的问题,想到了猫猫数据中有品种的相关描述,于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
本文的核心是句子相似度的计算,可以使用TF-IDF和word2vec两种方法对问句进行向量化,并在此基础上使用进行句子相似度的计算。
本文作者:Bang Liu、Di Niu等 文章之间关系匹配是自然语言处理领域的重要问题。传统算法忽略了文本内部语义结构,而深度神经网络目前主要用于句子对之间的匹配。同时由于长文本对计算量需求较大,且目前缺乏训练数据集,因此长文本的匹配问题一直难以解决。对此,来自阿尔伯塔大学和腾讯 PCG 移动浏览器产品部的研究者提出了概念交互图(Concept Interaction Graph)算法,对比现有的文章关系匹配算法有明显的效果提升。该论文已被自然语言处理顶会 ACL 2019 接收,项目代码和数据集已
简单来说,向量空间模型就是希望把查询关键字和文档都表达成向量,然后利用向量之间的运算来进一步表达向量间的关系。比如,一个比较常用的运算就是计算查询关键字所对应的向量和文档所对应的向量之间的 “相关度”
您还可以通过使用多个关键字来缩小搜索范围。例如:如果想要搜索 "下载青花瓷MP3格式" 的信息,则输入三个关键字“青花瓷 mp3 下载”;如果只输入其中一个关键字,搜索引擎就会返回诸如青花瓷 足球队或xxx.mp3的无关信息。一般而言,您提供的关键字越多,搜索引擎返回的结果越精确。
简单地说,关键字就是用户在使用搜索引擎时,输入的能够最大程度概括用户所要查找的信息内容。
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)。
最近一段日子,怎么在一个大的新闻候选集合(假设有10w条新闻)选出用来做 CTR 预估的小集合(假设是100条新闻)困扰我们已久,昨夜我夜观星象,突来灵感,遂有此文。
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