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搜索资源列表

  1. 语义相似度的计算方法研究与分析.pdf

  2. 摘要：语义相似度计算在信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等很多领域中都有广泛的应 用0特别是近几十年来随着Internet技术的高速发展，语义相似度计算成为自然语言处理和信息检索研究的重要组成部 分。介绍了几种典型的语义相似度的计算方法，总结了语义相似度计算的两类策略，其中重点介绍了一种基于树状结构 中语义词典Hownet的语义相似度计算方法，最后对两类主要策略进行了简单的比较。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：jdxwl

  1. networkx-1.8.1.win32-py2.7

  2. 这是一个用于存储和操作由节点和边组成的网络结构的函数库。 可视化语义网络还需要安装 Graphviz 库

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-03-11
    • 文件大小：954368
    • 提供者：caicai1617

  1. 基于语义网的旅游信息服务平台

  2. 在分析当前旅游领域网站信息查询方面的问题基础上，采用ｐｒｏｔéｇé工具构建 了旅游领域本体，利用旅游领域规则的语义推理基础上构建了旅游信息语义检索模型． 提 出了采用语义网技术构建旅游信息服务平台的方法，并对平台的体系结构、功能模块组成 进行探究，向用户提供智能化、知识化服务，提高了旅游领域搜索的查准率和查全率

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2015-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：duangduang123

  1. 基于语义网的旅游信息服务平台研究

  2. 在分析当前旅游领域网站信息查询方面的问题基础上，采用ｐｒｏｔéｇé工具构建 了旅游领域本体，利用旅游领域规则的语义推理基础上构建了旅游信息语义检索模型． 提 出了采用语义网技术构建旅游信息服务平台的方法，并对平台的体系结构、功能模块组成 进行探究，向用户提供智能化、知识化服务，提高了旅游领域搜索的查准率和查全率

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2015-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wangxiaojunking

  1. CMM语言解释器程序（完整版）

  2. CMM(自定义) 是C 语言的一个子集,本程序对用这种语言写成的程序进行分析并输出相关的分析结果,解释器使用C语言写成.由词法分析程序、语法分析程序和语义分析程序组成。资源中包括程序源代码、可运行程序及测试程序、一个VC工程和相关设计用CMM语言设计文档。 说明：本人曾发过一个相关的非完整资源叫“CMM语言语法分析程序(源代码)”，原因是当时不在学校没有完整版本，里面没有文档，源码中解释也不完整，也没有语义解释模块。而现在这个是最终提交版本，很完整，大家可以放心下载。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-02-08
    • 文件大小：499712
    • 提供者：douhaiyang123

  1. JMS简明教程,JMS 是一个接口和相关语义的集合

  2. 什么是消息 消息是一个用于在组件和应用程序之间通讯的的方法。消息之间的传递是点对点的。任何终端之间都可以相互接受和发送消息。并且每个终端都必须遵守如下的规则 -> 创建消息 -> 发送消息 -> 接收消息 -> 读取消息 为什么要使用消息 理由很简单，消息是一个分布式的低耦合通讯方案。A发送一个消息到一个agent ,B作为接受者去agent上获取消息。但是A,B不需要同时到agent上去注册。agent作为一个中转为A,B提供搞效率的通讯服务。 Java消息服务支持两

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-04-15
    • 文件大小：649216
    • 提供者：csalter0314

  1. 基于属性坐标系框架下的Freebase语义库研究

  2. 属性坐标系是由n个不相关的属性组成的一个n-1维坐标系。第n+1个属性，可以由这n个属性做合取运算得到；这样在这个n-1维坐标系中，就形成一个唯一点来表示这第n+1个属性。2007年Freebase数据库的建立，使得该属性坐标系理论得以验证，并为属性坐标系的建立提供可能，而且将在语义相关度计算中发挥重要作用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_38514523

  1. 医学图像之肝脏语义分割

  2. 医学图像之肝脏语义分割 最近在学习unet框架，看到了一篇博客 https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/103000667 找到了代码和数据集。调了几天终于调通了。 下面将调试中遇到的问题说一下。和大家分享一下，也非谢谢这位博主的分享文章。 第一个问题：数据集 在这篇博客中，数据集已经给了，只需要在百度盘下载即可。 训练集由400个图像和400个label组成 验证集由20个图像和20个label组成 第二个问题：代码 这篇博客给的链接

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：353280
    • 提供者：weixin_38562085

  1. 融合句法结构变换与词汇语义特征的文本蕴涵识别

  2. 传统文本蕴涵识别方法仅停留在词汇级的识别,无法涉及句法、语义等方面,造成识别结果的F值较低。针对该问题,提出一种将句法结构的变换和传统词汇语义特征结合的中文文本蕴涵识别方法。对文本进行基于句法分析树变换的预处理,将句法分析中适用于文本蕴涵识别的特征加入到相关的统计和词汇语义特征中,使用统计机器学习的方法对由文本片段T和假设的文本片段H组成的文本对进行蕴涵关系分类,并经过语义规则的修正处理得到最终的识别结果。在NTCIR RITE3上的评测结果表明,与III&CYUT,Yamraj等相比,该方法能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：307200
    • 提供者：weixin_38710566

  1. semanticRetrievalMRS:这是论文“揭示语义检索在大规模机器阅读中的重要性”的回购-源码

  2. 语义检索 此回购包含以下论文的源代码 聂益新，王松河，莫希特·班萨尔（Mohit Bansal），揭示了语义检索在大规模机器阅读中的重要性。 在EMNLP中，2019年。”。（ ） 介绍 本文提出了一个简单但有效的管道系统，用于问答和事实验证，在和FEVER 1.0上了最新的成果。 该系统大致由4个组件组成（请参见下图）：基于术语的/启发式的检索，神经段落的检索，神经句的检索和QA / NLI。 每个神经成分都通过使用上游成分对数据进行采样来进行训练，并由数据集提供的中间注释进行监督。 （

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：798720
    • 提供者：weixin_42125826

  1. 带有CRF的双向长期短期记忆，用于检测FastText语义空间中的生物医学事件触发

  2. 背景技术在生物医学信息提取中，事件提取起着至关重要的作用。 生物事件用于描述生物实体（例如蛋白质和基因）之间的动态效应或关系。 事件提取通常分为触发检测和参数识别。 触发检测的性能直接影响事件提取的结果。 通常，传统方法用于将触发检测作为分类任务来解决，以及使用机器学习或规则方法来构造触发器，从而构造许多功能来改善分类结果。 此外，分类模型仅识别由单个单词组成的触发器，而对于多个单词，结果并不令人满意。结果我们模型的语料库是MLEE。 如果我们仅使用生物医学LSTM和CRF模型而没有其他功能，则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38696090

  1. 利用成分相关性信息进行命名实体之间基于树核的语义关系提取

  2. 本文提出了一种动态确定树范围的新方法，用于在命名实体之间基于树内核的语义关系提取。 基本思想是利用组成相关性信息，在沿着语法分析树中连接两个实体的路径上保持必要的节点及其头孩子，同时从树中删除嘈杂的信息，最终形成动态的语法分析树。 本文还通过统一的句法和语义树框架探索了各种实体特征及其可能的组合，该框架集成了结构句法分析信息和与实体相关的语义信息。 对ACE RDC 2004英语和2005中文基准语料库的评估表明，我们的动态句法分析树的性能大大优于以前的所有树跨度，这表明它在很好地表示关系实例的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：651264
    • 提供者：weixin_38623255

  1. 结合地理位置与语义聚类的P2P叠加网构建

  2. 针对目前P2P 叠加网效率不高与拓扑失配问题, 以基于超节点体系结构的文件共享应用为背景, 提出了一种结合网络节点位置信息与语义聚类的P2P 叠加网拓扑构建策略POCLS. POCLS 中节点依据物理位置信息就近组成各自治域, 域中节点再根据共享资源的语义形成多个语义聚类, 利用域和聚类对P2P 叠加网进行双重管理.仿真表明POCLS 在保证查询成功率的同时, 有效减少了查询延时与网络冗余流量, 提高了P2P 网络性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：268288
    • 提供者：weixin_38607195

  1. the_role：Rails + GUI的授权。 语义，灵活，轻便-源码

  2. 角色3.0 带有Ruby on Rails的授权gem 语义的。 灵活的。 轻的 角色： API： 界面： CI： 强烈建议 。 请尽快。 介绍 TheRole是Ruby on Rails的授权库，它限制了给定用户可以访问的资源。 所有权限都使用2-level-hash定义，并以JSON string的形式存储在数据库中。 使用哈希，使角色系统非常易于配置和使用 任何角色都是两级哈希，由部分和嵌套规则组成 节可能与控制器名称相关联 规则可能与动作名称相关联 一个部分可以有很多规则 规则可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42162171

  1. SDG沙箱：SDG沙箱在单个数字网关法规的筹备工作中为WP4产生的数据模型（数据语义，格式和质量）的审查提供了空间-源码

  2. SDG沙盒 欢迎使用工作包4的GitHub存储库-数据语义，格式和质量。 该空间使整个欧盟成员国的领域专家可以审查在跨境交换证据的背景下使用的数据模型。 可持续发展目标 OOP技术系统是一个生态系统，由分布在欧盟成员国之间并由EC支持的各种系统组成。 为了有效运行并允许成员国整合其现有系统，该系统需要详细的语义和格式协议，以便这些系统在OOP系统的范围内进行交互和交换数据（证据）。 数据语义，格式和质量 工作包4-数据语义，格式和质量（WP4）将基于作为单一数字网关操作的2017.05互操作性要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42105570

  1. SSCM:一种语义相似度计算方法

  2. 分析了实例多重继承和实例属性层次关系对实例相似性的影响，针对原有的实例语义相似度计算方法的不足，提出了一种语义相似度计算方法SSCM，该方法综合考虑了实例多重继承关系和属性及属性值的层次关系，并利用继承关系的树状结构特点对计算过程进行了优化。实验表明，该方法在本体知识库的多种组成情况下，均能有效提高语义相似度计算的准确率。在实例多重继承关系相对复杂的情况下，准确率提高更加明显。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38522795

  1. 语义分割：使用综合数据集的语义分割-源码

  2. 语义分割 这是一个使用从Unreal Engine获得的综合数据集进行语义分割的小项目。 任务是使用插件从Unreal Engine创建合成数据集并识别图像中的对象。 数据集由RGBD（RGB +深度）图像和地面真实情况组成。 环境很简单，房间里有沙发，两台电视，两棵植物和一些桌子。 一旦收集了数据集，就可以检测和定位图像中的对象。 这可以使用语义分割网络来完成。 语义分割网络基本上执行按像素分类，为每个像素分配其类别。 仓库描述 在语义段内，主要文件是： generate_dataset.p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42109598

  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. 移动语义细分：移动设备中的实时语义细分-源码

  2. 移动设备中的实时语义分割 该项目是用于移动实时应用的语义分割的示例项目。 该体系结构受和启发。 ）用作数据集。 该项目的目标是在移动设备中以合理的精度和速度检测头发片段。 目前，它达到0.89 IoU。 有关速度与准确性的更多信息，请参见。 应用范例 安卓（TODO） 要求 Python 3.8 pip install -r requirements.txt -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 适用于iOS应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_42132598

  1. BOWser：不使用语法的基线语义解析-源码

  2. 鲍瑟 库巴是一个非常简单的乙公司Ø; F W ORDS小号emantic收杆呃生成目标上下文无关语言条件输入字符串的话的语法树不考虑自然语言输入的语法。 一切都是从数据中得出的，只需要一个并行的训练文件。 BOWser当前由少于400行的python组成，其中大多数用于实现树。 依存关系 只有python 3和scikit-learn 输入格式 BOWser要求培训和测试文件采用以下格式：[自然语言] [选项卡] [树形符号] 测试解析器 进入parse.py的代码，设置数据集的路径及其要尝试的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：1000448
    • 提供者：weixin_42161450
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