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基于深度学习的文本相似度计算模型和代码,亲自跑过可以直接使用,对nlp领域的学习非常有借鉴意义,在智能问答系统上经常会用到。
文本相似度计算在自然语言处理中发挥着重要作用。词林、知网和字符向量是用于处理文本相似度的常见工具和技术。词林是一个词语分类系统,可以根据词语的语义相似度进行排序和匹配。知网是一个中文知识图谱,其中包含
文本相似度的计算作为其他文本信息处理的基础和关键,其计算准确率和效率直接影响其他文本信息处理的结果。提出改进的DF算法和TDIDF算法,一方面利用了DF算法具有线性的时间复杂度,比较适合大规模文本处
自然语言处理磊根本的目的就是让计算机能在确处理人类语言,利用计算机对词语语义遂行理解是自然语言处理中最为关键的问题. 词义相似度计算作为语义理解的基础性工作已被广泛应用于词义消歧、 机器翻译、信息检索
:词语语义相似度的计算,一种比较常用的方法是使用分类体系的语义词典(如Wordnet)。本文首先利用 Hownet中“义原”的树状层次结构,得到“义原”的相似度,再通过“义原”的相似度得到词语(“概念
可以打开两个txt文档,进行比较,英文的效果更好,中文的稍微差强人意
该demo利用htmlparser和正则表达式把网页的实词提取出来,为搜索引擎开发做准备
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