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针对传统的相似度计算方法只考虑文本结构特征或者语义信息导致文本相似度计算质量较低等问题,结合短文本特征稀疏的特性,提出一种多重检验加权融合短文本相似度计算方法。该方法使用编辑距离、考虑词频的语义信息及
基于同义词词林的词语相似度计算方法介绍了根据同义词词林来计算词语相似度的方法。在做实验室感觉比用本体要方便一点
本体映射是语义集成的关键,国内外对本体映射进行了深入的研究。将机器学习的方法引入到组合概念相似度的权值计算中来,提出了基于Widrow-Hoff理论的权值确定算法LMSW。通过梯度下降法来搜索最佳拟合
提出了一种词汇和本体概念间的语义相似度计算方法。该方法利用编辑距离和维基百科从语法和语义两方面综合考虑词汇和概念间的语义相似度。在领域本体的指导下,将方法应用于语义标注过程,建立词汇与本体概念之间的映
介绍了一种实用的S形曲线加减速的计算方法。实践证明该方法简单可靠:1.S形曲线加减速计算原理2.速度曲线计算方法
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
相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中.已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素,综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法,明确了语义相似度和
中文文本相似度讨算是中文信息处理相关研究领域中的重要基础, 在信息检索、 知识挖掘、 舆情分析等领域中有着广泛应用。 目前的中文文本相似度计算方 法大多是从文本的字形层面而不是从文本内容语义理解上计算
利用WordNet计算词语语义相似度的jar包,包括基于路径和基于IC的计算语义相似度的两类算法。
基于深度学习的短文本语义相似度计算,通过深度学习的思想计算语义相似度
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