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搜索资源列表

  1. 面向虚拟组织资源发现的语义模糊匹配 06.pdf 论文

  2. 面向虚拟组织资源发现的语义模糊匹配 06.pdf 论文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-31
    • 文件大小：522240
    • 提供者：jackeyfu

  1. 一种语义Web服务的多层次匹配方法 07.pdf 论文

  2. 一种语义Web服务的多层次匹配方法 07.pdf 论文

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-07-31
    • 文件大小：385024
    • 提供者：jackeyfu

  1. 一种增强语义精确度的Web服务匹配方法 06.pdf 论文

  2. 一种增强语义精确度的Web服务匹配方法 06.pdf 论文

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-07-31
    • 文件大小：160768
    • 提供者：jackeyfu

  1. 基于OWL-S的服务发现语义匹配机制

  2. 本文提出一种基于OWL-S的语义web服务匹配系统的机制,将语义元素引入UDDI系统中,从而在UDDI中保存语义信息.系统通过语义服务匹配算法提高web服务匹配的准确度和召回率,并通过数据映射机制保证模型对于当前的服务发现标准UDDI基础架构的兼容以及UDDI标准操作接口的透明性.系统使用本体概念的索引机制提高服务发现的效率.而且,系统在建立和维护索引的过程、或服务的匹配过程中使用近似概念搜寻算法进一步提高本体概念搜寻和服务匹配的效率.

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-04-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：srvee

  1. 企业信息集成中基于混合模式匹配策略的语义发现技术研究

  2. 企业信息集成中基于混合模式匹配策略的语义发现技术研究,企业信息集成中基于混合模式匹配策略的语义发现技术研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-22
    • 文件大小：517120
    • 提供者：mawubin417

  1. 基于P2P的语义检索系统设计

  2. 本文将语义网技术和P2P的优点结合起来，建立P2P网络的语义检索机制。通过建立基于本体概念的分布式倒排索引，使检索过程不再是关键词的精确匹配，而是通过不同节，点本体中的概念之间的语义关系的逻辑推理实现检索请求与文档在语义上的匹配。实验表明，本文提出的结构化P2P网络语义检索方法，比基于关键词精确匹配的检索方法有较高的查全率和查准率。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-03
    • 文件大小：429056
    • 提供者：qinzhishan

  1. 模板匹配算法介绍与代码

  2. 模式(Schema)是指按照某种结构组织起来的多个元素的集合。 模式匹配是指将两个模式作为输入，计算模式元素之间语义上的对应关系的过程。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-03-31
    • 文件大小：401408
    • 提供者：persever

  1. 中英文语义匹配XP版

  2. 可以用于双语内容的相互检索，按照匹配度排序检索结果，是跨语言检索的基础技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-16
    • 文件大小：747520
    • 提供者：gztwhhy

  1. 包含前置条件和后置条件的基于扩展的语义匹配

  2. 由面向服务的架构所引出的动态绑定和松散耦合的概念的核心，是动态服务发现。大多数服务发现机制的关键是匹配算法，匹配算法要能在一堆待查询的服务集合中找到符合的web服务集合。这些advertisements也是通过OWL-S术语描述服务的语义。现在大多数的匹配算法都是仅仅基于输入和输出的语义匹配。但是，一个完整的服务的概要说明还包括前置条件和后置条件。为了能找到正确的匹配，匹配算法还需要对advertisements的前置条件和后置条件进行匹配。在论文中，我们解释了在原有基础上增加了web服务上下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-27
    • 文件大小：317440
    • 提供者：wurongxin

  1. Python-AnyQ是百度开源项目主要包含面向FAQ集合的问答系统框架文本语义匹配工具SimNet

  2. AnyQ 是百度开源项目主要包含面向FAQ集合的问答系统框架、文本语义匹配工具SimNet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_39841365

  1. 语义相似度任务数据训练集、验证集、测试集。LCQMC

  2. 语义相似度任务数据训练集、验证集、测试集。LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，用于判断两个问题的语义是否相同。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：pengpengchaoren

  1. RI-Match：集成表示和交互以进行深度语义匹配

  2. 现有的深度匹配方法主要可以分为两类，即表示法和交互法。 专注于表示的方法通常着重于学习每个句子的表示，而专注于交互的方法通常旨在获得不同的interaction.signals的表示。 但是，句子级表示和交互信号对于复杂的语义匹配任务都很重要。 因此，在本文中，我们提出了一种新的深度学习架构，以结合两种深度匹配方法的优点。 首先，基于词的身份和词的嵌入构造两种词级匹配矩阵，以捕获精确和语义匹配信号。第二，构造句子级匹配矩阵，每个元素代表两个词之间的交互由双向长期短期记忆（Bi-LSTM）生成的相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1043456
    • 提供者：weixin_38523618

  1. 支持二分图语义匹配的组合服务选择方法

  2. 支持二分图语义匹配的组合服务选择方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：509952
    • 提供者：weixin_38740596

  1. 基于语义的多智能体系统动态定位机制

  2. 在多主体系统（MAS）中，寻找能够在开放和动态环境中正常服务的主体是解决问题的关键问题。 但是，由于经典代理模型缺乏清晰的语义信息，难以通过关键词匹配的方法快速找到代理资源，准确地定位代理，完成系统集成。 提出了一种基于语义的智能体动态定位机制，以辅助系统的动态集成。 根据语义主体模型和描述方法，讨论了域定位阶段和服务语义匹配定位阶段两阶段过程。 通过这种机制，可以快速，准确地找到提供适当服务以分配子任务以完成任务的适当代理。 最后，通过对仿真实验在系统动态集成中的应用进行深入的性能分析，验证了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：574464
    • 提供者：weixin_38746701

  1. Use-transformers-train-Bert-from-scratch:TIANCHI-小布助手对话短文本语义匹配BERT基准-源码

  2. Use-transformers-train-Bert-from-scratch:TIANCHI-小布助手对话短文本语义匹配BERT基准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42131541

  1. SKM:一种基于模式结构和已有匹配知识的模式匹配模型

  2. 针对已有基于模式结构的模式匹配方法的局限性,提出了一种利用模式结构信息和已有匹配知识的模式匹配模——SKM(schema and reused knowledge based matching model).在该模型中,借鉴神经网络元之间的影响过程实现语义匹配推理;通过重用已有匹配知识深入挖掘模式元素之间的深层语义关系;基于已有匹配知识自动缩减不确定阈值区之间来确定匹配阈值,有效减少人工干涉;给出了简单的确定模式元素之间匹配关系的方法;同时通过自适应式迭代模型,进一步挖掘求精已有匹配知识.实验结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1032192
    • 提供者：weixin_38551143

  1. 令人敬畏的语义匹配神经模型：精选的神经文本（语义）匹配论文列表-源码

  2. 很棒的语义匹配神经模型 MatchZoo团队维护的论文集。 请查看我们的开源工具包以获取更多信息！ 文本匹配是许多自然语言处理任务中的核心组件，其中许多任务可以看作是两个文本输入之间的匹配。 其中s和t分别是源文本输入和目标文本输入。 psi和phi分别是输入s和t的表示函数。 f是交互函数，而g是聚集函数。 有关此公式的更详细说明，请参阅 。 代表性的匹配任务如下： 任务 源文本 目标文字 询问 文件（标题/内容） 题 问题/答案 字符串1 字符串2 前提 假设 语境/话语 响应 健康

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_42097369

  1. TextMatching：用于文本匹配的深度学习方法-源码

  2. 为了什么 了解文本匹配区域中的方法，包括基于关键字的匹配模型和潜在语义匹配模型。 实施经典方法。 分类目录 传统模型（基于特征的模型） 基于关键字的方法 tf-idf模型 词共同费率模型 通过添加语法信息找到最重要的单词 提升模型 线性模型 分解机 语义深度模型 基于表示的模型DSSM，CDSSM 基于交互的模型 这些地区的人 调查 有关语义方法的方法和论文 CIKM 2013词袋模型，基于语义表达的结构，单词哈希+ DNN 2014年WWW，单词哈希+ CNN + DNN CIKM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_42127835

  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. 2021-GAIIC-Task3-Share:全球人工智能技术创新大赛-赛道三：小布助手对话短文本语义匹配-源码

  2. 2021-GAIIC-Task3-Share 全球人工智能技术创新大赛-赛道三：小布助手对话短文本语义匹配 周周星分享 非常荣幸能够拿到周周星，目前初赛第四，本着互联网开源精神，这里也做一些的分享，和大家相互学习，共同进步。 数据 1，对偶数据增强，即Q1-Q2对变成Q2-Q1对； 2，闭包数据增强，即Q1-Q2 = 1，Q2-Q3 = 1，则Q1-Q3 = 1；注意：数据增强时要保证正负样本比例，与原始分布一致，否则无效果甚至导致效果变差。 模型训练方式 半互动 1，ESIM，2，Bimpm，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_42122340
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