词移距离 Word Mover's Distance

假如现在有一个任务，是判断两段文本之间的相似性，那我们应该怎么做呢？一个很自然的想法是用word2vec对两段文本的词向量化，然后再利用欧氏距离或者余弦相似性进行求解。不过这种方法有着致命的缺陷，即无法从文档整体上来考虑相似性，仅仅是基于词，这就造成了很大的信息缺失问题，下面要介绍的这种方法可以从文档整体上来考虑两个文档之间的相似性，这种技术称为词移距离（WMD）。

本文提出了一个新的度量两个文档语义的distance，叫做Word Mover's Distance（WMD）。它主要基于两个点：（1）两个文档中的word都表示成word2vec；（2&

词移距离 Word Mover‘s Distance相关推荐

点云距离度量：完全解析EMD距离(Earth Mover's Distance)
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达作者丨刘昕宸@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/270675634 ...
Word Rotator‘s Distance——WRD算法应用
在做NLP项目的时候,要计算两个文本的相似度--字面上语义的相似,一般而言在文本比较短的情况下,采用bert模型学习到文本向量然后使用cos函数计算余弦相似性.当文本较长的时候,目前没有一个很好的解决 ...
点云损失函数Chamfer Distance 和 Earth Mover‘s Distance
这里假设两个点云集和. 1.Chamfer Distance 计算中每个点到中最近点的距离,并将它们相加: def array2samples_distance(array1, array2): ...
Earth Mover's Distance (EMD)距离
原文: http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20120804/1344058475 作者: sylvan5 翻译: Myautsai和他的朋友们(Google Translat ...
【点云配准】点云配准中常用的评价指标（豪斯多夫距离/Hausdorff Distance、倒角距离/Chamfer Distance和陆地移动距离/Earth Mover‘s Distan
1.概述在点云配准问题中,我们通常会用相似性测度来评价两组点云之间的匹配程度,或作为迭代求解的代价方程(cost function),常见的相似性测度有均方误差(Root Mean Square E ...
pytorch——计算两个等大无序点云中的距离Earth Mover Distance
目前要做两个无序点集之间的相似性计算,在看过Chamfer Distance后,个人觉得CD的计算方式决定了其无法处理两个点集整体分布差异大,但是局部有部分点距离很近的情况,而这种情况在点集中是一定可 ...
图像检索中的相似度度量：EMD距离（Earth Mover's Distance）
EMD距离即Earth Mover's Distance,是由2000年IJCV期刊文章<The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Ret ...
向量相似度度量（一）：EMD （Earth Mover's Distance）
EMD即Earth Mover's Distance,是2000年IJCV期刊文章<The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrie ...
文本的表示-词嵌入（word embedding）
文本的理解文本是常用的序列化数据类型之一.文本数据可以看作是一个字符序列或词的序列.对大多数问题,我们都将文本看作词序列. 深度学习序列模型(如RNN及其变体)能够较好的对序列化数据建模. 深度学习 ...

词移距离 Word Mover‘s Distance

词移距离 Word Mover's Distance

词移距离 Word Mover‘s Distance相关推荐

最新文章

热门文章