欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！

一、基本工具集

1.分词工具

a.jieba

结巴中文分词

https://github.com/fxsjy/jieba

b.HanLP

自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁 http://hanlp.hankcs.com/

https://github.com/hankcs/HanLP

c.盘古分词-开源中文分词组件

盘古分词是一个中英文分词组件。作者eaglet 曾经开发过KTDictSeg 中文分词组件，拥有大量用户。 作者基于之前分词组件的开发经验，结合最新的开发技术重新编写了盘古分词组件。

https://archive.codeplex.com/

d.pullword

Pullword-永久免费的可自定义的中文在线分词API

http://pullword.com/

e.BosonNLP

玻森中文语义开放平台提供使用简单、功能强大、性能可靠的中文自然语言分析云服务。

https://bosonnlp.com/

f.HIT-SCIR/ltp

Language Technology Platform http://ltp.ai

https://github.com/HIT-SCIR/ltp

2.关键词提取

TF-IDF

技术原理：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=866292

gensim

https://radimrehurek.com/gensim/models/tfidfmodel.html

TextRank

技术原理：https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf

TextRank4ZH-从中文文本中自动提取关键词和摘要

https://github.com/letiantian/TextRank4ZH

3.词向量

word2vec-gensim

Topic modelling for humans - Radim Řehůřek

https://radimrehurek.com/gensim/index.html

GloVe

Global Vectors for Word Representation

https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

4.距离计算

word2vec-gensim

Topic modelling for humans - Radim Řehůřek

https://radimrehurek.com/gensim/index.html

二、常用算法

1.中文分词+TF-IDF+word2vec+cosine 距离计算

2.doc2vec

原理介绍：https://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf

技术实现：https://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf

3.simhash

原理介绍：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5203186.html

技术实现：https://github.com/yanyiwu/simhash

三、文本相似度计算综述

A Survey of Text Similarity Approaches

https://pdfs.semanticscholar.org/5b5c/a878c534aee3882a038ef9e82f46e102131b.pdf

《中文信息处理发展报告（2016）》

http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf

以上论文下载地址：

http://www.tensorflownews.com/

本篇文章出自http://www.tensorflownews.com，对深度学习感兴趣，热爱Tensorflow的小伙伴，欢迎关注我们的网站！