我正在使用 gem在PostgreSQL中执行全文搜索,它工作得很好。但是,有些搜索在应该返回的时候没有返回任何视频结果。
例如,搜索“物质状态”将返回10个结果,因为视频有一个名为“物质状态”的标签。但是“物质的三种状态”返回的结果为零。类似地,“放射性碳测年”返回1个视频,而“碳测年”不返回任何内容。
下面是我如何设置我的模型:
# app/models/video.rb
class Video < ApplicationRecord
include PgSearch::Model
...
pg_search_scope(:user_search, {
aga
我正在探索句子转换器,并偶然发现了这个。它展示了如何对我们的自定义数据进行培训。但我不知道该怎么预测。如果有两个新句子,如1)这是第三个例子,2)这是第三个例子。我怎么能预测到这些句子有多相似呢?
from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader
#Define the model. Either from scratch of by loading a pre-trained model
model = Sen
我有一些单词是我想要考虑的与原始单词相似的同义词。例如,在本例中,单词restaurant和bar被视为同义词。
为了在这种情况下应用余弦相似度,我决定在两个向量中保留相同的单词,但是如果一个单词被认为是同义词,那么我会在计数器中减去一个“惩罚”。在这个场景中,我必须将原始的v1='cafe‘与v2='restaurant’进行比较。然后,我有以下内容:
v1=Counter({'cafe': 1})
v2=Counter({'cafe': 0.65}) #0.65 because word restaurant is synonym
然而,如果
提到了以下内容:
// Construct the list of pre-computed correlations
Collection <GenericItemSimilarity.ItemItemSimilarity> correlations = ...;
我不确定上面这行中的实际构造是如何完成的。有没有人能举个例子?
ItemSimilarity itemSimilarity = new GenericItemSimilarity(correlations);
我想从我的数据库中删除类似的数据。现在我可以从我的数据库中删除重复的数据并保留一个。
$sql = "UPDATE `clf_ads` SET `enabled`= '0' WHERE adid NOT IN (SELECT * FROM (SELECT MAX(adid) FROM clf_ads GROUP BY adtitle) x)";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
echo "Record deleted successfully";
} else {
echo "Error de
我有两个std::vector< Point >,PV1和PV2,它们可以包含不同数量的元素和两个点A和B之间的相似性度量函数
双simMetric(点a、点b)
我正在寻找计算匹配对集合的最有效方法,其中匹配被定义为在PV1中存在一个点P1,在PV2中存在一个点P2,其相似性度量是PV1和PV2中所有对之间的最小值,并且低于某个阈值。
我想要找到一个查询行和另外10个行之间的余弦相似度(或者欧几里得距离,如果更容易)。这些行都是nan值,因此如果列是nan,则忽略它们。
例如,查询:
A B C D E F
3 2 NaN 5 NaN 4
df =
A B C D E F
2 1 3 NaN 4 5
1 NaN 2 4 NaN 3
. . . . . .
. . . . . .
因此,我只想得到查询的每个非空列与df列中的行之间的余弦相似性。因此,对于df中的第0行,B和F在查询和df中都是非空的。
然后,
我使用表示产品用户购买行为的IndexedRowMatrix,为了构建产品推荐,我使用余弦相似度来计算产品之间的相似性。PySpark提供了一个名为columnSimilarities()的函数。
我的问题是,在使用columnSimilarities()之前,是否需要规范每个产品的向量?我读过关于归一化和余弦相似的文章,并且理解余弦相似已经对向量进行了归一化,就好像我们把向量规范化了一样,余弦相似性就是这两个向量的点乘积。参考文献
另外,余弦相似度与点积的距离度量问题中的一个答案表明,Sometimes it is desirable to ignore the magnitude, hen
在一篇中,我读到下面的余弦相似性的“天真的实现”永远不应该在生产中使用,博客文章没有解释为什么,我真的很好奇,有人能给出一个解释吗?
import numpy as np
def cos_sim(a, b):
"""Takes 2 vectors a, b and returns the cosine similarity according
to the definition of the dot product
"""
dot_product = np.dot(a, b)
norm_a = np.l
我用刮刮爬行了几个欺凌论坛,并将结果作为字典使用。
我现在要做的是提取一个句子的关键字,例如He harassed me in the chat,这将给出关键字Harassed和chat,并将这些关键字与我的单词字典进行比较,并为它的相关性分配一个值(在这种情况下,这显然会提供接近1.0的高值,因为它与欺凌非常相关)。
我已经把关键词提取下来了,所以现在我只需要知道如何进行比较。
我看过使用pandas、scikit和nltk的情况,但它们似乎对多个字段的字典最有效,而我只有一袋单词。
有什么NLP库可以帮我吗?如果不这样做,最好的办法是什么?