暂无评论
通过分析已有的基于统计和基于语义分析的文本相似性度量方法的不足，提出了一种新的基于语言网络和词项语义信息的文本相似度计算方法。对文本建立语言网络，计算网络节点综合特征值，选取TOP比例特征词表征文本，
本文设计并实现了一个微博交通内容的热门话题发现及文本聚类系统，便于及时捕获出微博中的交通话题，有助于更快速准确地对交通事件做出预判和决策。为了能在聚类中更准确地对文本进行相似度计算，本文采用word2
用来得到TXT文本中词语的相关性的深度学习模型，需要分词，text8为样例，运行脚本可以直接开始训练。最后得到.bin模型
kmeans算法 文本相似度计算（可控制台手动输入数据）
一个计算文本相似度的工具textsimilarity搜索引擎中用的比较多文本分析等
调用百度AI平台上的短文本相似度API，调用api接口，实现测试。
基于隐马尔科夫模型文本相似度研究
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——CCKS2018
中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Chinese SNLI MultiNli
大家在做爬虫的时候,很容易保持一些相似的数据,这些相似的数据由于不完全一致,如果要通过人工一一的审核,将耗费大量的时间,大家对编辑距离应该有所了解,这篇文章我们先来了解下什么是编辑距离,然后在学习Py
暂无评论