一种地址相似度的确定方法和装置.pdf
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一种地址相似度的确定方法和装置.pdf
提供一种地址相似度的确定方法和装置,涉及计算机领域。该方法包括:基于预定义的多个行政区域级别,对多个待分析的地址进行聚类,得到多个文件,每个文件包括多个地址,每个文件对应一个行政区域级别,同一文件中的多个地址属于相同的行政区域;确定多个文件的每个文件中多个地址之间的相似度,每个文件多个地址之间的相似度是基于多个地址中每个地址的目标信息确定的,每个地址的目标信息为每个地址包含的信息中除去所对应的行政区域之外的信息。通过聚类得到多个文件,并以文件为粒度,对每个文件中的多个地址进行相似度计算,由于基于每个地址中
一种基于相似度的地址匹配方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于相似度的地址匹配方法及装置,其中该方法包括:获取待匹配地址和多个历史地址向量;根据训练好的向量转换模型和转换权重表,确定所述待匹配地址对应的待匹配地址向量;基于HNSW算法,从所述多个历史地址向量中确定出与所述待匹配地址向量最相似的历史地址向量,得到目标匹配地址向量。可见,本发明能够基于训练好的向量转换模型和权重表,将待匹配的地址转换为向量后,再通过算法匹配最相似的历史地址向量,从而实现了更低成本以及更便捷的地址匹配,有利于降低算法的成本和提高算法的可拓展性,进而能够应付现有的物流网点
相似度阈值确定方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请公开了一种相似度阈值确定方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取多张人脸图片;对多张人脸图片中的任意两张图片进行组合,得到多个图片集合,并计算每个图片集合中两张图片之间的相似度;将每个相似度分别与预设候选阈值集合中的每个候选相似度阈值进行比较,得到对应的比较结果;根据比较结果计算每个候选相似度阈值的评价指标;将评价指标达到指标阈值的候选相似度阈值确定为目标相似度阈值。本申请计算得到的目标相似度阈值,相较于现有技术根据经验设置的阈值,能够更好地适用于所有人脸图片的验证,降低分类误差,提高了分类正确
模型相似度确定方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种模型相似度确定方法及装置,在模型相似度确定方法中,先利用对抗样本生成算法,针对输入图像,生成用于攻击本地图像识别模型的对抗图像,以获取一个扰动方向和扰动量。之后,沿着这个扰动方向寻找一组目标方向,其中,在每个目标方向上,对输入图像施加上述扰动量后可以对本地图像识别模型攻击成功。接着,针对一组目标方向中任意的第一方向,分别确定输入图像在该第一方向上可对第一和第二图像识别模型攻击成功时,针对输入图像所需施加的第一和第二扰动量。最后,根据针对一组目标方向中各方向分别确定的第一和第二扰动量,
一种文本的相似度确定方法、装置和电子设备.pdf
本说明书一个或多个实施例提供一种文本的相似度确定方法、装置和电子设备;所述方法包括:获取第一文本和第二文本;根据所述第一文本和第二文本,得到对应于所述第一文本和所述第二文本的文本表示向量;根据所述第一文本和第二文本,确定共有单字表示向量和差异单字表示向量;其中,所述共有单字表示向量对应于在所述第一文本和所述第二文本中均存在的单字,所述差异单字表示向量对应于仅在所述第一文本和所述第二文本之一中存在的单字;根据所述文本表示向量、所述共有单字表示向量和所述差异单字表示向量,得到对应于所述第一文本和所述第二文本的