jquery个人网站开发,钢材技术支持东莞网站建设,简单网页设计成品,特价流量网站前面我们已经实现了把长段的句子#xff0c;利用HanLP拆分成足够精炼的分词#xff0c;后面我们要实现“联想”功能#xff0c;我这里初步只能想到通过文本相似度计算来实现。下面介绍一下文本相似度计算
#xff08;当然HanLP也有文本相似度计算的方法#xff0c;这里我…前面我们已经实现了把长段的句子利用HanLP拆分成足够精炼的分词后面我们要实现“联想”功能我这里初步只能想到通过文本相似度计算来实现。下面介绍一下文本相似度计算
当然HanLP也有文本相似度计算的方法这里我应该上一节也说过但是使用之后效果并不理想因此我们要换其他的方法
这里我们采取的是text2vec事实上网上通用的是word2vec,但是他要求自己训练模型而且github上的流程我没看得懂所以我就在github上找了别人现成的模型来使用
下载
pip install torch # conda install pytorch
pip install -U text2vec
这里下载第二个的时候建议用上镜像并且请在网络较好的地方下载
测试
import syssys.path.append(..)
from text2vec import Similarity# Two lists of sentences
sentences1 [c开发十年经验,善于沟通,领导他人,全栈开发,你好]sentences2 [擅长编程,体贴,web 开发,有领导能力]sim_model Similarity()
for i in range(len(sentences1)):for j in range(len(sentences2)):score sim_model.get_score(sentences1[i], sentences2[j])print({} \t\t {} \t\t Score: {:.4f}.format(sentences1[i], sentences2[j], score))放上运行结果 可以发现联想的效果还是有的至少在我当前的需求下它是完全够用的。 We couldnt connect to https://huggingface.co 这是一个很关键的报错具体可以参考这位老哥的博客解决办法 不过确实因为围墙的存在在一定程度上是阻碍了国内科研和学习的发展
亲测可行的方法则是在代码前面补充上下面两行代码即利用镜像
import os
os.environ[HF_ENDPOINT]https://hf-mirror.com
之后如果有闲工夫的话我还是想利用word2vec来训练一个自己的模型毕竟数据摆在这里不用而去调别人现成的模型多少是不会满足特定场景的需求。 参考文献
python实现文本相似度的计算
python利用word2vec计算文本相似度 wiki. model下载
