一种基于相容粒计算模型的文章相似度计算方法
基于粒计算的融合性贴近度方法
基于粒计算的融合性贴近度方法
吕康;魏培文;张辉
【期刊名称】《河南师范大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2015(0)5
【摘要】在粒计算的基础上,将粒进行了形式化表示,详细地讨论了粒如何进行度量,进一步对粒在相似度度量方面加以阐述.对不同的事物相同标准和相同事物不同度量标准这两种情况的相似度度量进行探讨,并提出了一种新的基于粒计算的融合性贴近度方法对不同相似性度量方法进行了统一,减少了中间过程,避免了标准不同不能进行比较的问题.
【总页数】6页(P153-158)
【关键词】粒计算;公式;度量;相似度
【作者】吕康;魏培文;张辉
【作者单位】河南教育学院信息技术系;河南师范大学新联学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3-0
【相关文献】
1.基于扩维贴近度的多传感器一致可靠性融合方法 [J], 蒋君杰;戴菲菲;彭力
2.基于贴近度的多传感器一致可靠性融合方法 [J], 杨佳;宫峰勋
3.基于粒计算的格贴近度及其在图像检索中的应用 [J], 马媛媛;吕康;徐久成;朱玛
4.基于粒计算的格贴近度理论研究 [J], 马媛媛;徐久成;孙林
5.基于粒计算的距离与贴近度相关性研究 [J], 马媛媛;王川;徐久成
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自然语言处理中常见的语义相似度计算方法(四)
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在NLP中，语义相似度计算是一个重要的问题，它涉及到理解文本之间的相似性，对于文本分类、信息检索、语义分析等任务都具有重要的意义。
本文将对自然语言处理中常见的语义相似度计算方法进行探讨。
词袋模型词袋模型是自然语言处理中常见的一种文本表示方法，它将文本表示为一个由词语构成的集合，忽略了词语的顺序和语法结构。
在词袋模型中，每个词语通常对应一个向量，向量的维度为词汇表的大小。
词袋模型可以用于计算文本之间的相似度，常用的方法包括余弦相似度和欧氏距离。
余弦相似度余弦相似度是一种常见的用于计算向量之间相似度的方法，它可以用于计算词袋模型中文本之间的相似度。
余弦相似度的计算公式如下：cosine_similarity(A, B) = A•B / ||A|| * ||B||其中A和B分别表示两个向量，||A||和||B||分别表示它们的范数。
余弦相似度的取值范围为[-1, 1]，取值越接近1表示两个向量越相似。
欧氏距离欧氏距离是另一种常见的用于计算向量之间相似度的方法，它可以用于计算词袋模型中文本之间的相似度。
欧氏距离的计算公式如下：euclidean_distance(A, B) = √(Σ(Ai - Bi)²)其中A和B分别表示两个向量，Ai和Bi分别表示它们的第i个分量。
欧氏距离越小表示两个向量越相似。
词嵌入模型词嵌入模型是自然语言处理中另一种常见的文本表示方法，它将每个词语表示为一个低维实数向量，可以捕捉词语之间的语义关系。
在词嵌入模型中，常用的计算语义相似度的方法包括余弦相似度和欧氏距离。
Word2VecWord2Vec是一种常见的词嵌入模型，它通过神经网络模型学习词语的低维向量表示。
在Word2Vec中，可以使用余弦相似度或欧氏距离来计算词语之间的语义相似度。
计算文本相似度阈值的方法
k= 1 m
则, 给予否定的预测。 在我们提出的改进 A daBoo st. M H 的方法中, 所有的特征词在决定基 Stum p 的划分决策时都起 作用[ 8 ]。相似度阈值是划分的标准: 给定某一类别, 如果某文档的 V SM 向量与该类代表向量的相似度 超过一定阈值, 则对该文档是否属于该类给予肯定 的预测; 否则, 给予否定的预测。用如下方法来找到 这个阈值: 因为相似度是 0 到 1 之间的一个数, 所 以可以把 [ 0, 1 ] 区间划分成一些等分点, 这些点都可 以拿来试着划分一下训练集, 有最佳评价分值的成 为此次划分的相似度阈值。 因为对每一个可能的类而言, Boo st ing 都会生 成一系列的子 ( 成员) 分类器。 每个成员分类器都会 对应着一个由相似度阈值决定的分类决策规则, 而 每个相似度阈值都是按照使加权分类错误率最小的 贪婪最优化原则选出的, 它实际上也就是对相似度 分类器阈值的某种逼近。 如果对这些成员分类器中 的相似度阈值按照其分类精度进行加权组合, 则有 可能是对相似度分类器阈值的一种比较精确的逼 近。 由于这里关心的只是阈值的求取, 所以对分类预 测的自信度并不关心, 即不需要像 A daBoo st. M H 那样用实数值来表示预测结果。 因此各成员分类器 可以简化为: 相似度超过某给定阈值的, 分类器预 测为 + 1, 否则, 预测为 - 1。基于 Boo st ing 思想设 计的相似度阈值的自动计算算法在下面有详细的 描述。
融合相容粒理论的遥感图像检索
融合相容粒理论的遥感图像检索杨萍;李轶鲲;胡玉玺;杨树文【摘要】In order to improve efficiency and accuracy of remote sensing image retrieval, this paper proposes a remote sensing image retrieval approach based on granular computing model. Firstly, according to the tolerance granular computing theory, a series of concepts are defined, such as region tolerance granule, image tolerance granule and regional tolerance granular information table, and remote sensing images are granulated. Secondly, the region tolerance granular similarity is calculated. Finally, the remote sensing image similarity model is built combining tolerance granular computing and image integrated region matching algorithm. Using IKONOS data, the authors verified the two retrieval algorithms. The experimental results show that the precision of proposed approach is increased by 12. 08% in comparison with original integrated region matching algorithm. Therefore, it can be concluded that the proposed approach can meet the users' requirements.%为了提高遥感图像检索的效率和准确性,提出了一种融合相容粒计算模型的遥感图像检索方法.首先,根据相容粒理论定义了区域相容粒、图像相容粒和区域相容粒信息表等相关概念,将遥感图像粒化;然后,计算出图像区域相容粒的相似度;最后,结合综合区域匹配算法,提出融合相容粒理论的遥感图像相似性度量算法,并利用IKONOS影像进行对比实验.实验结果表明,融合相容粒理论的检索算法能够提高遥感图像检索的查准率,与综合区域匹配算法相比,本文算法查准率提高了12.08%,基本满足用户需求.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2017(029)004【总页数】5页(P43-47)【关键词】遥感图像检索;相容粒理论;综合区域匹配算法;相似性度量模型;查准率【作者】杨萍;李轶鲲;胡玉玺;杨树文【作者单位】兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070;兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070;中煤地西安地图制印有限公司,西安710054;兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070;甘肃省遥感重点实验室,兰州 730000【正文语种】中文【中图分类】TP751.1近年来，随着对地观测系统的发展，遥感数据量快速增长，形成GB级，TB级和PB级的发展趋势，常规遥感图像的存储、管理以及检索方式已经不能满足需要，导致用户无法快速、准确查找到所需的遥感图像，遥感图像检索成为国内外研究的热点。
基于粒计算面向工艺实例检索的材料相似度算法_周丹晨
1
粒计算理论基础
粒计算理论是人工智能研究领域中模拟人类
172
机
械
工
程Leabharlann 学报第 50 卷第 13 期期
[19]
下面给出粗糙集理论的一些相关基本性质。 定义 5 给定一个信息系统 S U , C D,V , f ，对 于 每 个 子 集 X U 和 一 个 等 价 关 系 R ind( S ) ， 称 R( X ) {Yi U / R | Yi X } 为 X 的 R 下近似集。 定义 6 条件属性集 C 与决策属性集 D 之间的 依赖程度 (C , D) 定义为
[15]
, n} 是 X 的一个覆盖。 则称 {Ci , i 1,2, 定义 2 设 {Ci , i 1,2,, n} 是 X 的一个覆盖， 作函数 R : X X {0,1} 的函数：若 Ci , x, y Ci ，
令 R( x, y ) 1 ；否则令 R( x, y ) 0 ，称 R 是覆盖 C 对
, n ， 设 Ci X , i 1,2， 若 i 1 Ci X ，
n
应的相容关系。 定义 3 设 R : X X {0,1}([0,1]) 的函数，且 满足：①自反性： x X , R( x, x) 1 ；②对称性： x, y X , R( x, y ) R( y, x) ， 则称 R 是 X 上的一个(模 糊)相容关系。 定义 4 R 是 X 上的一个模糊相容关系，任取 0 λ 1，定义 1 R ( x , y ) R ( x, y ) 0 R ( x, y ) 称 R 为 R 的 截。显然， R 是一个普通的相容 关系。 命题 1 R 是 X 上的一个模糊相容关系，任取 0 λ1 ＜ λ2 1 ， 得 两 个 截 相 容 关 系 R1 , R2 ， 则
文本案例相似度计算方法
采用 SVSM 算法和 VSM Knn 算法分别 计算两
文本案例的相似度, 结果如表 1。
表 1 SVSM 和 V SM Knn 相似度计算结果对照表
Tab. 1 Sim ilarity calculation com parison between
图 1 文本案例细分类算法流程图
F ig. 1 T ex tua l case fine c lassifica tion algor ithm flow
相似度 Ssim ( S, Si ) 计算得到, 这样递推得到 D Ssim ( S,
Dm ) 即为句子 S 与文本 D 的相似度。假设 D Ssim ( S,
D 0 ) = 0, 则 m > 0时采用确定性理论递推计算
D Ssim ( S, Dm ) = D Ssim ( S, Dm- 1 ) + S sim (S, Sm ) -
2) 计算句向量 S1 , S2 的相似度 S sim (S1 , S2 ) =
n
(w 1i* w 2i )* ( o1i* o2i )
i= 1
。
( 1)
n
n
(w 1i* o1i ) 2*
(w 2i* o2i ) 2
i= 1
i= 1
定义 4 句子与文本相似度计算。计算句子 S
与文本 D 的相似度 D Ssim ( S, D ), 假设文本 D = ( S1,
1) 用两句子向量构成向量空间: S1, S2 中所有 词构成词向量 V ( w ord1, w o rd2, , w ordn ), 两句子向 量被修改为 S1 = ( s1w, ( w ord1, w 11, o11 ), ( w o rd2, w 12, o12 ), , (w o rdn, w 1n, o1n ) ), S2 = ( s2w, ( w o rd1, w 21, o21 ), ( w ord2, w 22, o22 ), , ( w ordn, w2n, o2n ) ), S1 , S2 中 w o rdi 同为词向量 V 中第 i个词 w ordi, w 1i, o1i, w 2i, o2i 分别为 w ordi 在 S1, S2 中相应的权重和词 序, 句子中未出现词的词序记为 0;
一种文本相似度计算方法及装置[发明专利]
![一种文本相似度计算方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/a8641b6ebceb19e8b9f6ba9f.png)
专利名称：一种文本相似度计算方法及装置专利类型：发明专利
发明人：张永煦,倪博溢,冯璠,雷画雨
申请号：CN201910191756.1
申请日：20190313
公开号：CN109992772A
公开日：
20190709
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种文本相似度计算方法及装置，该方法包括：S1：利用预先训练的词向量模型对待计算文本分别进行向量化，获取待计算文本的词向量；S2：计算获取待计算文本之间的第一相似度；S3：根据预先构建的预测模型、待计算文本的词向量以及第一相似度，获取待计算文本之间的第二相似度。
本发明一方面利用监督学习技术，融合中文分词，Tf‑Idf，LSA，LDA，Word2Vec 等多种自然语言特征提取技术，Jaccard，WMD等多种文本相似度(距离)的计算方法，提高文本相似度计算的准确性，另一方面利用模型融合技术，将深度学习和传统特征学习结合起来，进一步提高了文本相似度计算的准确性。
申请人：众安信息技术服务有限公司
地址：518052 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)
国籍：CN
代理机构：北京市万慧达律师事务所
代理人：顾友
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自然语言处理中常用的文本相似度计算方法
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其目标是使计算机能够理解、解释和处理人类语言。
在NLP中，文本相似度计算是一项重要的任务，它可以帮助我们理解文本之间的关系，进行信息检索和文本分类等工作。
本文将介绍几种常用的文本相似度计算方法，包括词袋模型、词嵌入和余弦相似度等。
词袋模型（Bag of Words）词袋模型是NLP中常用的一种表示文本的方法。
它将文本看作是一个无序的词集合，忽略了词语的顺序和语法结构，只考虑词语的出现次数。
在词袋模型中，每个文本都可以表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词语，值表示该词在文本中的出现次数或者频率。
词袋模型的优点是简单易实现，适用于大规模文本数据的处理。
但是它忽略了词语的顺序信息，可能导致文本之间的相似度计算不准确。
词嵌入（Word Embedding）词嵌入是一种将词语映射到连续向量空间的技术，它可以将语义相近的词语映射到相近的向量空间中。
常用的词嵌入模型有Word2Vec、GloVe和FastText等。
通过词嵌入模型，我们可以将文本表示为密集的向量，保留了词语的语义信息。
词嵌入模型的优点是可以捕捉词语之间的语义关系，提高了文本相似度计算的准确性。
但是词嵌入模型需要大量的文本数据进行训练，对计算资源要求较高。
余弦相似度（Cosine Similarity）余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似度的方法，它通过计算两个向量之间的夹角来度量它们的相似程度。
在文本相似度计算中，我们可以将文本表示为词袋模型或者词嵌入向量，然后利用余弦相似度来衡量它们之间的相似度。
余弦相似度的优点是简单易实现，适用于各种类型的向量表示。
它不受向量长度的影响，能够有效地捕捉向量之间的相似关系。
但是余弦相似度也存在一些缺点，比如无法捕捉词语之间的语义关系，只能衡量它们的相似度。
基于深度学习的文本相似度计算方法除了传统的文本相似度计算方法，近年来基于深度学习的文本相似度计算方法也得到了广泛的应用。
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广 西师 范大 学学 报 ： 自然 科学版
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ｕ ｎ ｘ ｏｍａ ＵｎＶ ｒｉ ： ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ｏ ｒａ ａ ｇ ｉ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ ．
Ｓｅ ．２ ０ ｐｔ ０１
一
种 基 于 相 容 粒 计 算 模 型 的文 章 相 似 度计 算 方法
刘 韬 李向军 ， ， 。邱桃荣 龚科华 郭传俊 ， ，
（ ． 昌大学 计算机系 ， １南 江西 南 昌 ３ ０ ３ ；． ３ ０ １ ２ 北京交通大学 计算机 与信 息技术学院 ， 北京 １ ０ ４ ） ０ ０ ４
收 稿 日期 ：０ ００— ０ ２ １—４２ 基金项 目： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 （０ ６ ０ ３ ； 西 省 自然 科 学基 金 资 助 项 目 （０ ９ Ｚ ０ ７ ） 江 西 省 教 育 厅 科技 ５ ８３ ０ ）江 ２ ０Ｇ Ｓ ０ １ ； 资助 项 目（２ ０ ］８ Ｇ Ｊ ８ ３ ） ［ ０ ７ ２ ， ＪＯ Ｏ ６
定义 ２ …
对于 户∈［ ， ］ 一个 阈值 为 的相 容 函数 ｒ定义 为 ： ｛ｚ， Ｉ（ ） ｏ１ ， ， ／ － （ ） ｒｘ， ≥户｝ 系 称 Ｐ 关
一 ｆ
为 参数化 的相 容关 系。
定义 ３１１ 与 相关 的 领域 函数 定义 为 ：，（ ） １，］ １６
通 讯 联 系 人 ： 向军 （９ ２ ）男 ， 西 萍 乡 人 ， 昌大 学 副 教 授 。Ｅ ｍａｌｌｊｎ ａｅ ＠ １ ３ ｃ ｍ 李 １７一 ， 江 南 — ｉ： ｕ ｘ ｌｘ ６ ． ｏ
—
广西 师 范 大 学 学 报 ： 自然 科 学 版
测试结果说明所提出方法有效 。
关键词 ： 粒计算 ； 相容粒 ； 文章 比对
中 图 分 类 号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３１６ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １６ ０ （０ ０ ０ —１ ５０ １ ０ —６ ０ ２ １ ） ３０ ３— ５
文章 比对 的研 究具 有很 高 的实用 价值 和现 实意 义 。 用文 章 比对 系统能 够 实现对 论 文的 自动 比对 、 使 提 高审稿 速 度与质 量 ， 有效辅 助 鉴别 文章 内容 的版 权 归属 等 问题 。 在国外， 已经有 许多 文章 报道 相似 度检 测识 别 系统 。１ ９ ， ｒ ９ ５年 Ｂ ｉ ｎ等人 ［提 出 了 Ｃ Ｓ系 统与相 应 算 １ ＯＰ 法 。随后 ， ｒｉ— ｌ ａ等 人 。 出了 Ｓ ＡＭ 原型 和 ｄ Ｃ ＧａｃａＭｏｉ ｎ 提 Ｃ Ｓ ＡＭ 模 型 ， 将检 测范 围从 单个 注册 数据 库扩 展 到分 布式 数据库 上 以及 在 Ｗｅ ｂ上探 测文 本复 制 的方 法 。Ｍｏ ｏｔｒ［ ］ 出 了 ＭＤ 原型 系统 用于 复制 检 ｎ ｓｏ ｉ 提 ４ Ｒ 测。 ｉ Ｓ 等人 建 立的 Ｃ Ｃ 模 型采用 了统计关 键 词 的方法 来度 量文 本相似 性 。 国 内 ， 文 章相似 性研 ｓ ＨＥ Ｋ 在 对 究 的起步 较晚 。宋擒 豹等 人 提 出了 Ｃ ＤＧ 系统 ； ＤＳ 金博 等人 ［提 出 了一种 将待 测文 本根 据语 义关 系转 换 ８ 为 可 以被 计 算 机 所理 解 的形 式 ， 然后 再 对 其 进 行 分 析 和 处 理 的 方 法 来 检 测 中文 文档 ； 军 鹏 等 人 ［ 在 鲍 ９ ］
Ｓ ＡＭ 的基础 上提 出 了基于 词频 的 高频模 型 ＨＦ 。 Ｃ Ｍ
粒 计 算是 一种 看 待客 观世 界 的世 界 观和 方法 论 ， 目的 是建 立一 种 体现 人类 问题 解决 特 征 的一 般 模 其
型 ， 基本 思想是 在 不同 的粒 度层 次上 进行 问题 求解 Ｌ Ｍ。 息粒 是指 人类 在解决 和 处理 大量 复杂 信息 问 其 １ ］信
（ ∈【 Ｉ （ ， ） ， ｒ ｕ 成立 ） ｐ 。
定义 ４１１ 一个 相容粒 度 空 间定 义 为 一 个 三 元组 ＝ （，ｒＰ＞它 包 括 ：ｉ一 个 非 空集 ， 为 １，］ １６ 己，， ， （） 称
的域 。 （ ） ｉ 一个 集 合 上 的相 容 函数 ｒ （ｉ一个 相容 参数 Ｐ∈［ ， ］ ｉ 。 ｉ） ｉ Ｏ１ 。 定义 ５１ 相容粒 度 空 间模 型 中 的粒称 为相 容粒 ， 一个三 元组 来描 述相 容粒 Ｇ一 （ ， Ｇ， Ｇ） 其 Ｌ ６ 用 Ｅ Ｆ 。
１ 相 容 粒 与 中文 词 语 相 似 度 计 算 简介
１ １ 相 容关 系与 相 容粒 ．
定 义 ｌ１１ 集合 ｕ 上 的相容 函 数 ｒ ｕ×Ｕ一 ［ ，］ ： ［ ］ １６ ： ０ １为
Ｖｚ， ∈Ｕ ｒ ｘ， 一 １且 ｒ ｘ， 一ｒ ｙ， 。 （ ） （ ） （ ） （） １
题时 ， 由于 人类 的能力 有 限 ， 大 量复 杂 信息按 其 各 自的特 征 和性 能 将其 划分 成 若 干较 简 单 的块 ， 每个 把 而 如此划 分 出来 的块 被称作 一个 粒 。 文 拟通过 研 究段 落信 息粒及 其关 系 来构 建 中文文 章相 似度 计算 模型 ， 本 以便为 中文 文章 比对 提供 一种 基于 粒计 算 的方法 。
摘
要 ： 粗 糙 集 和 粒 计 算 理论 应 用 于 中 文 文 章 相 似 度 计 算 研 究 中 ， 过 引 入 文 章 相 容 粒 、 落 相 容 粒 和 段 落 将 通 段
粒 空 间 信 息 表 等 概 念 构 建 相 容 粒 计 算 模 型 ， 出基 于 相 容 粒 计 算 模 型 的 中文 文 章 相 似 度 的 计 算 算 法 。示 例 和 提