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一文讲述常见的文本相似度计算方法

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 前言 在自然语言处理中,我们经常需要判定两个东西是否相似。 比如,在微博的热点话题推荐那里,我们需要比较微博之间的相似度,让相似度高的微博聚集在一起形成一个簇,提出一个主题。 在问答系统中,比如说人工客服,我们需要提前准备好问题和一些答案,让用户输入的问题与题库中的问题进行相似度的比较,最后输出答案。 在推荐系统中,我们需要提取一个用户的所有物品,在根据这个物品找到对应的用户群,比较两个用户之间的相似性,在进行相应的推荐(协同过滤)。 在对语料进行预处理的时候,我们需要给予文本的相似度,把相似度高的重复主题过滤掉。 总之,相似度是一种非常有用的工具,可以帮助我们解决很多问题。 任务目标 一般来说,是比较两个物体(商品,文本)之间的相似度。这里的相似度是一个抽象的值,它可以抽象成估计的百分比。 在推荐工程中,计算相似度是为了给用户推送一定量的物品。即把所有的相似度排序,然后选出最高的那几个物品。 人是很容易判断出物品的相似度的,人们会在心里有一个考量。那么程序如何判断呢? 如果是文本分析,...

突破性能极限——阿里云神龙最新ASPLOS论文解读

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 日前,ASPLOS 2020公布了计算机界最新科技成果,其中包括阿里云提交的名为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》的论文,该论文阐述了阿里云自研的神龙服务器架构如何解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题,打破物理机的性能神话,让云服务器突破性能极限。 此次入选意味着全球计算机顶会对阿里云自研技术的认可,也意味着中国创新技术在全球计算机界争得了一席之地。 ASPLOS 是综合体系结构、编程语言和操作系统三个方向的计算机系统领域顶级会议,从1982年创办至今推动了多项计算机系统技术的发展,一般论文录用率在20%左右。 阿里云本次入选的论文题为《High-density Multi-tenant Bare-metal Cloud》,由阿里云研究员张献涛带领的神龙技术团队撰写,详细解读了神龙架构的技术优势:超越传统物理机100%的算能、分钟级交付能力、安全物理隔离和云平台全系打通等。 虚拟化是云计算的基础,它将物理服务器虚拟化成想要的计算...

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