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关键词余弦相似度新上映_关键词余弦相似度分析(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关键词余弦相似度

多语种关键词提取：4种方法大比拼【需求】需要从文本中自动提取关键词，包括短文本（一句话）和长文本（几百字），支持多种语言。【Python库选项】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

论文查重率太高？别急，这里有降重秘籍！论文降重，这道论文写作的最后关卡，真是让人又爱又恨。很多同学费尽心机地复述、引用别人的文献，结果还是被判定为抄袭，改了几遍也没用，查重率就是降不下来。去找老师，老师也觉得是抄袭，根本不给任何建设性的建议。其实，很多时候不是我们不够努力，而是方法用错了。接下来，我给大家分享一些实用的降重技巧，赶紧收藏吧！了解查重软件的原理 𐟧 首先，我们要知道查重软件是怎么工作的。简单来说，查重软件会把文章分解成一个个小句子，然后通过某种算法计算每个句子的相似度。如果某个句子的相似度超过50%，那么这个句子的相似字数就会被加总，再除以论文总字数，得到的就是重复率。虽然不同的查重软件使用的算法不一样，比如Jaccard相似度、余弦相似度、Jaro相似度等，但对于我们这些手工降重的人来说，参考意义都差不多。重要的是：相似度超过50%的句子会被标黄，相似度超过80%的句子会被标红。相似度小于50%的句子会被标绿，并且相似度计为0。降重的目标 𐟎知道了原理，接下来我们的目标就清晰了：降低单句的相似字数：尽量让每句话都有自己的独特之处，不要直接复制粘贴。把整段的相似度降到50%以下：这样可以避免整段被标黄或标红。实用技巧 𐟛 ️ 同义词替换：找到原文中的关键词，用同义词替换。改变句子结构：把原文中的句子拆分成几个短句，或者重新组合句子的顺序。增加原创内容：在引用别人的观点时，加上自己的分析和见解。分段写作：每段内容尽量控制在100字以内，这样可以降低整段的相似度。多读多改：多读几遍论文，边读边改，找出那些重复的地方。个人经验分享 𐟓– 我自己在写论文的时候，也遇到过查重率过高的情况。当时真是急得团团转，改了又改还是没用。后来我找到了一些靠谱的降重技巧，比如用同义词替换关键词、改变句子结构、增加原创内容等等。经过一番努力，终于把查重率降下来了。希望这些技巧能帮到你们，祝大家顺利通过论文查重！𐟒ꀀ

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