使用chatgpt计算语句相似度

ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。

ChatGPT的用途非常广泛，可以用于自然语言处理（NLP）任务，如对话生成、问答系统、文本生成等。

如果你想使用ChatGPT，你可以用它来构建对话机器人，回答问题，生成文本等。它的应用非常广泛，可以用于各种场景，如客服、帮助提供者、教育机构等。

相关问题

mysql查询字段相似度

在MySQL中，要查询字段的相似度，可以使用自定义函数来计算两个字符串的相似度。可以使用以下代码创建一个名为`sfn_GetSimilar_Rate`的函数：

DELIMITER $$
CREATE DEFINER = CURRENT_USER FUNCTION `sfn_GetSimilar_Rate`(s1 VARCHAR(64),s2 VARCHAR(64)) RETURNS float
BEGIN
    declare l1 int default 0;
    declare l2 int default 0;
    declare i int default 0;
    declare _ss varchar(2) ;
    declare j int default 0;
    declare sum int default 0;
    
    set l1=CHAR_LENGTH(s1);
    set l2=CHAR_LENGTH(S2);
    
    IF l1=0 THEN
        RETURN 0;
    END IF;
    
    IF l2=0 THEN
        RETURN 0;
    END IF;
    
    SET i=0;
    set sum=0;
    
    myloop1:LOOP
        SET i=i+1;
        IF i>l1 THEN
            LEAVE myloop1;
        end if;
        
        SET _ss=substr(s1,i,1);
        SET j=0;
        
        myloop2:LOOP
            set j=j+1;
            if j>l2 then
                LEAVE myloop2;
            end if;
            
            if _ss=substr(s2,j,1) then
                set sum=sum+1;
            end if;
        END LOOP myloop2;
    END LOOP myloop1;
    
    RETURN sum/l2;
END

然后，你可以在查询语句中使用这个函数来计算字段的相似度。例如，如果你有一个名为`tableName`的表，其中有一个名为`sheetName`的字段，你可以使用以下查询语句来按相似度降序排序：

SELECT sheetName FROM tableName ORDER BY sfn_GetSimilar_Rate(sheetName, '你要比较的字符串') DESC

这样就可以根据字段的相似度进行查询了。请注意，这个函数目前支持64个字符，如果需要更大的字符，请自行更改函数中的代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Mysql模糊查询,按相似度排序](https://blog.csdn.net/yetaodiao/article/details/127369561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Mysql 计算两个中文字符串的相似度](https://blog.csdn.net/qq_36701692/article/details/120546943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

mysql查询字符串相似度

在MySQL中，可以使用Levenshtein Distance算法来计算字符串的相似度。Levenshtein Distance是一种用于测量两个字符串之间的编辑距离的算法，即通过插入、删除和替换操作将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小次数。

要在MySQL中计算字符串的相似度，可以使用以下查询语句：

SELECT LEVENSHTEIN('string1', 'string2') AS similarity;

其中，'string1'和'string2'是要比较的两个字符串。LEVENSHTEIN函数将返回两个字符串之间的编辑距离，即相似度。

例如，如果要比较字符串"test"和"tset"的相似度，可以使用以下查询语句：

SELECT LEVENSHTEIN('test', 'tset') AS similarity;

这将返回编辑距离为2，表示这两个字符串的相似度较高。

请注意，Levenshtein Distance算法在计算字符串相似度时只考虑了插入、删除和替换操作，而没有考虑其他操作，如交换操作。因此，它可能无法准确地反映字符串的相似度。如果需要更精确的相似度计算，可以考虑使用其他算法，如Jaro-Winkler Distance或Cosine Similarity。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LD算法获取字符串相似度](https://blog.csdn.net/weixin_36193418/article/details/113949305)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [对比俩个字符串的相似度](https://blog.csdn.net/weixin_35881820/article/details/113607236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]