文本文章句子相似度检查

作者：Yves Peirsman 编译：Bing 编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。以下是论智的编译。 许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。与

功能齐全的文本输入检查器。具体功能包括：1、自动检查文本合法性；2、限制输入文本长度，输入字符集；3、当设置为整型模式、浮点模式或金额模式时，限制输入最大最小值，限制输入非法数字；4、已兼容中文输入法

功能齐全的文本输入检查器。具体功能包括：1、自动检查文本合法性；2、限制输入文本长度，输入字符集；3

smlar是PostgreSQL的一个扩展，用于实现高效的相似度查找。

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