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搜索资源列表

  1. 信息检索研究室论文集第一卷

  2. 信息检索相关论文 集合一 1. 车万翔 刘挺 秦兵 李生 面向依存分析的搭配抽取方法研究 1 全国第六届计算语言学联合学术会议, 2001, 7 Collocation Extraction Oriented to Dependency Parsing 2. 秦兵 郑实福 刘挺 张刚 李生 基于改进的贝叶斯模型的中文网页分类器 8 全国第六届计算语言学联合学术会议, 2001, 7 An Improved Bayes Classifier for Chinese Web Pages 3. 张刚

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-08-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：chenls

  1. 多文档自动文摘.pdf

  2. 本文研究的重点是中文多文档自动文摘的几个关键技术：汉语句子相似度计算、文摘句抽取以及文摘生成的技术。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-28
    • 文件大小：373760
    • 提供者：mickie2007

  1. 改进性文本聚类资源研究

  2. 经典的文本聚类算法很多，K均值聚类算法是目前比较流行的一种基于划分的算法。该算法中文档 相似度计算通常采用向量空间模型，它们在假设术语间相互独立的基础上，通过逻辑表达式或向量间的 内积反映用户查询和文档的相似度，将查询结果按相似度的降序排列后提供给用户[1]。它们对用户的查 询项进行精确匹配，因此只能反映用户所要检索内容的某一方面，无法保证语义概念上的匹配。而且算法 效果与样本输入的次序和词频相关，只有当句子包含的词数足够多时，相关的词才会重复出现，其效果才 能体现出来，因此该算法只适合于词频

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-17
    • 文件大小：190464
    • 提供者：nanaliv

  1. 基于依存句法分析的多主题文本摘要研究.pdf

  2. 基于文本关系图摘要是当下多主题文本摘要中常用方法,针对该方法的不足,对其进行了改进。首先,由 于基于词频统计的文本相似度计算方法对句子作用有限,引入依存句法分析,通过挖掘语义信息来扩展句子特征 项,提高句子相似度计算准确性。其次,选择基于图结构的无尺度图K-中心点聚类算法对文本关系图进行聚类分 析,提高主题挖掘的准确性。最后,综合考虑句子相似度和位置信息来计算句子权重,提高摘要句抽取的准确性。 最后用实验证明该改进方法的有效性。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013085605

  1. 自然语言算法研究文档

  2. 自然语言研究的文档包含了 基于Lucene的中文自然语言搜索引擎 基于统计方法的汉语依存句法分析研究 基于依存句法分析的中文文本相似度计算 基于依存语义的答案抽取应用 基于依存语义分析的答案抽取系统 基于语义本体的智能搜索引擎研究 基于语义依存的汉语句子相似度计算

  3. 所属分类：JavaME

    • 发布日期：2016-08-05
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：lyfzli327

  1. Word2Vec Python源代码

  2. Word2vec 支持多种单词相似度任务；既可以计算词汇相似度，也可以计算句子相似度。功能强大，简单易学！

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-27
    • 文件大小：3072
    • 提供者：happymoi

  1. Python-问题句子相似度计算即给定客服里用户描述的两句话用算法来判断是否表示了相同的语义

  2. 问题句子相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 句子相似度论文集合.rar

  2. 本文主要有四篇句子相似度论文 （pdf版） 多特征融合的句子语义相似度计算方法 基于多特征融合的产品评论语句相似度计算 基于多特征融合的句子相似度计算方法 基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_38973060

  1. 文本语义相似度计算方法研究及应用

  2. 文本相似度计算一直是自然语言处理领域研究中的一个基础问题。而文本语义相似度计算则是在文本相似度计算基础上增加了语义分析,在语义层面对文本相似度作进一步的分析研究,具有广阔的应用背景。本文针对句子级别的文本语义相似度计算问题,提出了应用结构化特征和神经网络的方法,并将该方法应用到一个实际的问答系统中,取得了良好的效果。本文深入研究文本语义相似度计算方法,主要研究内容如下:(1)基于结构化表示的文本语义相似度计算方法针对句子级文本相似度计算方法中平面特征表征性弱的问题,本文提出了应用结构化特征来表示

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：sohopeter

  1. 句子语义相似度计算

  2. 摘要：句子或文本片段相似度计算在与Web 相关的任务中起着越来越重要的作用。在基于概念之间的语义相似度基础之上， 提出一种句子语义相似度的计算方法SSBS 并进行了相关的实验。与其他方法相比，SSBS 方法在特征的量化过程中不仅考虑两 个句子的概念对之间的语义相似度和字符串编辑距离，还考虑了不同词性的概念对句子相似度的影响。 关键词：语义相似度计算；句子；文本片段；本体

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2013-02-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zswzhj521

  1. sentence-similarity.rar

  2. 提出了一种基于改进堆叠自动编码器提取低维度句子特征的方法，同时采用自动编码器的降噪技术以增加鲁棒性和表达能力。接着用提取的特征计算文本间句子的相似度并组成相似矩阵，用对应的文本生成文本特征矩阵，然后分别通过对应的深度卷积网络训练并提取特征。最后用特征融合技术将两个深度卷积网络提取的特征融合，经全连接的多层感知机计算相似度。实验结果证明，提出的方法能够表达句子的语义特征和文本的上下文特征，有效提高文本相似度计算的准确度

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：leolle

  1. 融合句义结构模型的短文本推荐算法研究.pdf

  2. 传统的基于协同过滤的推荐系统需要收集用户兴趣喜好等相关数据，在一定程度上涉及了用户的个人隐私，当前信息安全和隐私保护是数据挖掘领域的热点之一，为了有效避免用户信息泄露带来的安全问题，提出一种融合句义结构模型的短文本推荐方法。该方法以句子为研究对象，首先利用LDA主题模型构建文章-主题矩阵，划分子主题，然后利用句义结构模型抽取句子的语义格得到句子的语义特征，基于LDA主题模型使用句义结构计算句子两两之间的语义相似度，构建相似度矩阵，融合句子的语义特征和关联特征综合加权得到句子权值，以文章内最高单句

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38747087

  1. Semantic-Search:使用变形金刚等进行语义搜索-源码

  2. 使用Transformers模型和其他模型中的句子嵌入进行语义搜索 使用感知嵌入的简单应用程序可以将文档投影到高维空间中，并使用余弦相似度找到大多数相似度。 目的是演示和比较模型。要进行大规模部署，必须计算并保存文档嵌入，以快速搜索和计算相似性。 第一次加载需要很长时间，因为该应用程序将下载所有模型。除了正在运行的6个模型外，即使在CPU中，推理时间也是可以接受的。 应用 演示文本包含有关每个主题的4个句子：Apple，操作系统，Java和Python。 可能会看到语义搜索很好地仅过滤掉了有关特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42135754

  1. sentence_similarity_using_Python:句子_相似性_使用_Python-源码

  2. 句子相似度 此文件夹包含用Jupyter笔记本编写的用于构建句子相似性模型的示例和最佳实践。 和实用程序脚本用于加速笔记本中的模型构建过程。 句子相似性分数可用于各种应用程序中，例如搜索/检索，最近邻或基于内核的分类方法，推荐和排序任务。 什么是句子相似度 句子相似度或语义文本相似度是衡量两段文本的相似程度或表达相同含义的程度。 相关任务包括释义或重复标识，搜索和匹配应用程序。 用于文本相似性的常用方法包括简单的词向量点积，成对分类，以及最近的深度神经网络。 句子相似度通常通过以下两个步骤来计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：401408
    • 提供者：weixin_42150341

  1. 孪生网络（SiameseNetwork）在句子语义相似度计算中的应用

  2. 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义：孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型；伪孪生网络：两个网络结构相同但不共享参数，或者两个网络结构不同，当两个句子结构上不同，或者来自不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_38728183

  1. BertSimilarity：使用Google的BERT算法计算两个句子的相似度。利用Bert计算句子相似度。语义相似度计算-源码

  2. 伯特相似度 基于Google的BERT模型来进行语义相似度计算。代码基于tensorflow 1。 1.基本原理 简单来说就是将需要需要计算的相似性的两个句子先分解在一起，然后通过伯特模型获取获取整体的编码信息，然后通过全连接层将维，输出相似和不相似的概率。 1.1模型结构 模型结构所示如下： 1.1.1数据预处理 本文使用Bert模型计算相似度前，首先要对输入数据进行预处理，例如当要处理的文本是： 如何得知关闭借呗 想永久关闭借呗 首先进行文本按token化，切成分割的文字排列： [如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42099755

  1. text2vec：text2vec，中文文本到vetor。（文本向量化表示工具，包括词向量化，句子向量化，句子相似度计算）-源码

  2. text2vec text2vec，中文文本给vetor。（文本向量化表示工具，包括词向量化，句子向量化） 特征 文本向量表示 字词粒度，通过腾讯AI Lab开放式的大规模扩展中文 （文件名：light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin密码：tawe），获取字词的word2vec矢量表示。 句子粒度，通过求句子中所有单词词嵌入的预先计算得到。 篇章粒度，可以通过gensim库的doc2vec得到，应用替代，本项目不实现。 文本相似度计算 基准方法，估计两个句

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：144384
    • 提供者：weixin_42149145

  1. 相似度：相似度：相似度计算工具包，java编写。用于词，短语，句子，词法分析，情感分析，语义分析等相关的相似度计算-源码

  2. 相似 适用词，语法，句子，词法分析，情感分析，语义分析等相关的相似度计算。 相似度是由一系列算法组成的Java版相似度计算工具包，目标是传播自然语言处理中相似度计算方法。相似度是工具实用，性能高效，架构清晰，语料时新，可自定义的特点。 相似性提供下列功能： 词相似度计算 词林编码法相似度 汉语语义法相似度 知网词相似度 字面编辑距离法 初步相似度计算 简单而言相似度 句子相似度计算 词性和词序结合法 编辑距离算法 Gregor编辑距离法 优化编辑距离法 文本相似度计算 余弦相似度 编辑距离算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42139357

  1. 孪生网络（SiameseNetwork）在句子语义相似度计算中的应用

  2. 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义：孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型；伪孪生网络：两个网络结构相同但不共享参数，或者两个网络结构不同，当两个句子结构上不同，或者来自不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_38695452

  1. 问题句子相似度计算.

  2. 问题句子相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-01-17
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：bruce__ray
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