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资源分类
搜索资源列表
语义本体垂直搜索相关论文
很不错的语义搜索方面 的论文。 而且这论文的含金量很高
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-31
文件大小:7340032
提供者:
qianmian200801
语义搜索技术 语义搜索技术
语义搜索技术语义搜索技术语义搜索技术语义搜索技术
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-09
文件大小:34816
提供者:
m_ball
面向大规模语义万维网搜索引擎 经验总结
该文章描述了语义搜索引起过建立的两种方法和比较过程。
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-11-28
文件大小:4194304
提供者:
nady800128
基于本体知识库推理的语义搜索研究.pdf
基于本体知识库推理的语义搜索研究.pdf
所属分类:
其它
发布日期:2016-10-24
文件大小:4194304
提供者:
d470969047h
电子商务语义库
电子商务语义库 阿里巴巴一淘及搜索事业部 主要内容 阿里巴巴知识库 • 阿里巴巴产品库 • 电子商务语义搜索
所属分类:
搜索引擎
发布日期:2017-09-27
文件大小:2097152
提供者:
biranshiwo
知识图谱语义搜索
知识图谱语义搜索知识图谱语义搜索知识图谱语义搜索知识图谱语义搜索知识图谱语义搜索知识图谱语义搜索知识图谱语义搜索
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-08-02
文件大小:7340032
提供者:
u013961473
知识图谱课件资料
小象学院知识图谱课件: 知识图谱概览 知识表示和知识建模 知识抽取与挖掘 知识存储 知识融合 知识推理 语义搜索 知识问答 IBM watson lite 行业知识图谱
所属分类:
搜索引擎
发布日期:2018-08-26
文件大小:74448896
提供者:
realhappy1871
代码搜索工具CGrep.zip
Cgrep 是一个 grep 的工具,特别适合在大的代码库中进行搜索。支持 30 多种编程语言。通过通配符和组合符提供上下文感知的过滤和语义搜索,而不仅仅是简单的模式匹配。 标签:CGrep
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-16
文件大小:69632
提供者:
weixin_39840387
基于语义搜索+知识问答系统设计.pdf
基于ES的知识问答系统设计,文中给出了具体demo,是不可多得学习资料,文中系统的讲解设计方法及原理。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-04-29
文件大小:1048576
提供者:
godlovedaniel
Top2Vec主题建模语义搜索算法.zip
Topic2Vector是用于主题建模和语义搜索的算法。它自动检测文本中存在的主题,并生成联合嵌入的主题,文档和单词向量。op2Vec - Generate topic, document and word embeddings.' by Dimo Angelov 安装Top2Vec的简单方法是:pip install top2vec 用法 从 top2vec 导入 Top2Vec 型号= Top2Vec(文档) 参数: documents:输入语料库,应为字符串列表。 speed
所属分类:
Python
发布日期:2020-03-31
文件大小:6291456
提供者:
weixin_38747087
Python-SemanticSearch使用神经网络对图像和单词进行语义搜索
Semantic Search:使用神经网络对图像和单词进行语义搜索
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-10
文件大小:1048576
提供者:
weixin_39841365
基于网络资源本体的语义搜索和排位方法
为了正确地理解网络资源概念,精确分析网络信息查询,提出一种基于激活扩散算法的语义搜索方法来提升网络搜索效率。该方法根据网络资源本体中的资源及资源间联系计算其自信息量,然后根据自信息重新扩展了传统的语义搜索和排位方法,从而得到一种新的语义搜索和排位方法。实验结果表明,该方法相比较传统方法,有效的提高了搜索效率。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-20
文件大小:627712
提供者:
weixin_38663193
Semantic-Search:使用变形金刚等进行语义搜索-源码
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-19
文件大小:5242880
提供者:
weixin_42135754
NCEAS-DF-semantic-annotations-review:北极数据中心内当前已注释数据包的概述,以及计划对具有语义注释的旧数据包进行批量更新的计划-源码
NCEAS-DF语义注释审查 概述北极数据中心(截至2020-10-12)中当前带注释的数据包,以准备2020 NSF站点访问,以及使用其他语义注释更新数据包的工作流。 贡献者: Samantha Csik 联系人: 概述 为了提高(ADC)中的数据可发现性,团队正在努力在存储库中实施语义搜索。 在这里,我们探讨了迄今为止的进展(2020年10月)。 数据和分析在下面详述。 有关摘要报告,请参见(尽管需要更新)。 除了ADC数据团队最近为每个传入数据集添加语义注释(从2020年8月开始,
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:29360128
提供者:
weixin_42102713
在加密的云数据上基于隐私的基于关键字的语义搜索
在加密的云数据上基于隐私的基于关键字的语义搜索
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:1029120
提供者:
weixin_38688890
think-machine:一种实验性的网络应用,其中用户输入的思想(而不是用户)是中心实体。 使用Python(Flask),HTML(Bootstrap),JavaScript(jQuery),SQLite制成。 使用预训练的BERT模
思想机 这是一个实验性的网络应用,其中用户输入的思想而不是用户是中心实体。 使用语义搜索(使用预训练的BERT模型完成)将新思想与所有先前输入的思想进行匹配。 通过使用PRAW(Reddit API的Python包装器)使用Reddit(r / showerthoughts)中的数据初始化思想。 过去类似的想法现在以文本方式显示(计划使用类似标签云的功能在可视化方面进行更多工作)。 使用Python(Flask),HTML(Bootstrap),Javascr ipt(jQuery)制成,而我
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-14
文件大小:9216
提供者:
weixin_42126274
open-semantic-search-apps:基于PythonDjango的webapp和Web用户界面,用于搜索,结构(元数据管理,如同义词库,本体,注释和命名实体)和数据导入(ETL,如文本提取,OCR和爬网文件系统或网站)-源码
打开语义搜索应用 基于Python / Django的Web应用程序和用户界面,用于搜索和元数据管理
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42173205
作用域:对带字幕的YouTube视频进行模糊和语义搜索-源码
基于模糊和语义字幕的YouTube视频搜索 内容 什么是Scoper Scoper是一个python脚本,它将youtube URL和用户查询字符串作为输入,并返回视频中的时间戳,其中字幕的内容与用户的查询字符串紧密匹配。 例如,在视频 - 这是Apple于2018年10月举办的活动中,如果要向Photoshop for ipad查询Photoshop for ipad ,则会看到以下输出- photoshop on ipad. 1h 6m 29s fo
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:11534336
提供者:
weixin_42160278
code_search:中篇文章的代码:“如何通过深度学习为任意对象创建自然语言语义搜索”-源码
语义代码搜索 中等文章的代码:“” 警告-建议使用弃用此项目 这里介绍的技术是古老的,并且在随后的称为项目中进行了重大改进,并附带了相关。 我建议看一下前面提到的项目,以找到一种更现代的方法来处理该主题,因为回想起来,此博客文章有些丑陋。 资源资源 Docker容器 您可以使用这些容器来复制作者在本教程中使用的环境。 如果有帮助,我已经提供了一个文件,但是,我们强烈建议使用下面提供的docker容器,因为依赖关系可能很容易构建。 :将本容器用于本教程的任何gpu绑定部分。 我们建议在aws
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:95420416
提供者:
weixin_42118770
gnes:GNES是通用神经弹性搜索,这是一种基于深度神经网络的云原生语义搜索系统-源码
••••••••• 它是什么 GNES [ jee-nes ]是通用神经弹性搜索,这是一种基于深度神经网络的云原生语义搜索系统。 GNES支持对文本到文本,图像到图像,视频到视频以及任何内容的任何形式的大规模索引和语义搜索。 强调 :cloud_selector: 云原生和弹性 :hatching_chick: 易于使用 :microscope: 最先进的 GNES是全微服务! 编码器,索引器,预处理器和路由器都在各自的容器中运行。 它们通过版本化的API进行通信,并在Docker
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:48234496
提供者:
weixin_42165712
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