similarity

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    我有一對這樣的載體 - 的std ::矢量<的std ::對< INT/VAL1 /,INT/VAL2 />> myVector; 比較'myVector'中第一個和第二個元素(Val1和Val2)中每個對的有效方式是相同還是不相同?我可以想到的是 的唯一方法 - 儘管示例中我用整數對 bool IsFirstAndSecondSame(vector<pair<T, T>> myVector)

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    我crereated上elasticsearch指數相同的波紋管: "settings" : { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0, "analysis": { "filter": { "trigrams_filter": { "type": "ngra

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    目前我需要實現自定義solr相似性。所以我發現我需要重寫DefaultSimilarity類才能做到這一點。但我仍然無法弄清楚它應該如何完成,以及從哪裏獲得可用於此目的的源代碼。任何幫助,將不勝感激!

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    我有大約2-3百萬個產品。每個產品遵循這種結構 { "sku": "Unique ID of Product (String of 20 chars)" "title":"Title of product eg Oneplus 5 - 6GB + 64GB ", "brand":"Brand of product eg OnePlus", "cat1":"F

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    我擁有數百萬個文檔(接近1億個),每個文檔都有諸如skills,hobbies,certification和education的字段。我想找出每個文檔與評分之間的相似度。 下面是一個數據的例子。 skills hobbies certification education Java fishing PMP MS Python reading novel SCM BS C#

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    我正試圖找到兩個文檔之間的jaccard相似度。然而,我很難理解功能sklearn.metrics.jaccard_similarity_score()如何在幕後工作。根據我的理解,Jaccard的sim =文檔中的術語與文檔中的術語聯合的交集。 考慮下面的例子: 我對兩個文件DTM是: array([[1, 1, 1, 1, 2, 0, 1, 0], [2, 1, 1, 0, 1,

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    比較wordnet相似性度量以查看哪些與我的語料庫最相關/有用 - 在嘗試計算lch時遇到此錯誤消息 - 計算lch相似性需要Synset('home'.n.01)和Synset('chronological.a.01')具有相同的詞性。「 在嘗試使用lch之前,我是否必須將列表中的所有單詞標準化爲相同的POS? 作爲參考,我能夠成功地計算出wup_similarity,沒有任何POS標準化。我試

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    NLTK Wordnet中的IC文件之間的主要區別是否有任何文檔? 具體來說,尋找brown_ic,semcor_ic,genesis_ic等之間的差異,所以我可以決定哪一個是最適合我的相似度努力字語料。 其他問題:完成所有上述相似的措施要求所有的單詞在同一POS?

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    我有一個RDD窗體(id1,id2,score)。頂部(5)行看起來像 [(41955624, 42044497, 3.913625989045223e-06), (41955624, 42039940, 0.0001018890937469129), (41955624, 42037797, 7.901647831291928e-05), (41955624, 42011137, -0.0

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    如何找到某個特定行與數據框中其餘行之間的最佳相似性? 我試着解釋我的意思。看看這個數據幀: df <- structure(list(person = 1:5, var1 = c(1L, 5L, 2L, 2L, 5L), var2 = c(4L, 4L, 3L, 2L, 2L), var3 = c(5L, 4L, 4L, 3L, 1L)), .Names = c("person", "var1