文本相似度算法(无监督算法)

1. Jaro distance

给定两个文本串$s_1$,$s_2$,他们的Joro距离定义为： 其中： $m$表示两个字符串中match的字符数 $|s_i|$表示文本串长度 $t$表示换位(transpositoins)数目()

求match的字符数： 分别来自$s_1$,$s_2$的字符，当他们相同或者距离小于$d =\lfloor \frac{max(|x_i|,|x_2|)}{2}\rfloor - 1$,则被认为是match的。

比如：$s_1$=“DIXON”, $s_2$=“DICKSONX” 距离$d$计算出来等于3,则每一次从max(0,i-d)到min(i+d,xLen)的空间内比较（如果从横轴$s_1$进行比较，xLen表示$s_1$长度）。最终得到match数$m=4$。

$s_1$中的每一个字符都会与$s_2$中距离$d$内的字符进行比较。将所有match的字符串，需要替调换顺序才能匹配的总数除以二就是transpositions的大小$t$。这里两个字符串中匹配的分别是："DION"，“DION",所以$t=0$。 另外 $|s_1|$=4, $|s_2|$=8, 则： $d_j=\frac{1}{3}(\frac{4}{5} + \frac{4}{8} + \frac{4-0}{4})$

参考： rosettacode.org/wiki/Jaro_d…

2. PCA like SIF

1. 第一步，对句子中的每个词向量，乘以一个独特的权值。这个权值是一个常数$α$除以$α$与该词语频率的和，也就是说高频词的权值会相对下降。求和后得到暂时的句向量。

2. 然后计算语料库所有句向量构成的矩阵的第一个主成分$u$，让每个句向量减去它在$u$上的投影（类似PCA）。其中，一个向量$v$在另一个向量$u$上的投影定义如下：

3. 代码实现：