本文主要是介绍NLP 词义消歧，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
NLP 词义消歧
这篇关于NLP 词义消歧的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
【python 走进NLP】两两求相似度，得到一条文本和其他文本最大的相似度
应用场景： 一个数据框里面文本，两两求相似度，得到一条文本和其他文本最大的相似度。 content source_id0 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少w 11 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少 22 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少 33 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少
【Python 走进NLP】NLP词频统计和处理停用词，可视化
# coding=utf-8import requestsimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')from lxml import etreeimport timetime1=time.time()import bs4import nltkfrom bs4 import BeautifulSoupfrom
【java 走进NLP】simhash 算法计算两篇文章相似度
python 计算两篇文章的相似度算法simhash见： https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/85052915 对长文本 是比较合适的（超过500字以上） 下面贴上java 版本实现： pom.xml 加入依赖 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</a
【python 走进NLP】simhash 算法计算两篇文章相似度
互联网网页存在大量的重复内容网页，无论对于搜索引擎的网页去重和过滤、新闻小说等内容网站的内容反盗版和追踪，还是社交媒体等文本去重和聚类，都需要对网页或者文本进行去重和过滤。最简单的文本相似性计算方法可以利用空间向量模型，计算分词后的文本的特征向量的相似性，这种方法存在效率的严重弊端，无法针对海量的文本进行两两的相似性判断。模仿生物学指纹的特点，对每个文本构造一个指纹，来作为该文本的标识，从形式上来
【python 走进NLP】文本相似度各种距离计算
计算文本相似度有什么用？ 1、反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”…这样的小广告满天飞，作为网站或者APP的运营者，不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里，挑几个典型广告文本，与它满足一定相似度就进行屏蔽。 2、推荐系统 在微博和各大BBS上，每一篇文章/帖子的下面都有一个推荐阅读，那就是根据一定算法计算出来的相似文章。 3、冗余过滤 我们每天接触过量的信息，信息之间存在大量
【python 走进NLP】句子相似度计算--余弦相似度
余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。 github 参考链接：https://github.com/ZhanPwBibiBibi/CHlikelihood # -*- coding: utf-8 -*-import jiebaimport numpy as npimpor
【python 走进NLP】从零开始搭建textCNN卷积神经网络模型
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程 1、众所周知，tensorflow 是一个开源的机器学习框架，它的出现大大降低了机器学习的门槛，即使你没有太多的数学知识，它也可以允许你用“搭积木”的方式快速实现一个神经网络，即使没有调节太多的参数，模型的表现一般还
NLP文本相似度之LCS
基础 LCS（Longest Common Subsequence）通常指的是最长公共子序列，区别最长公共字串（Longest Common Substring）。我们先从子序列的定义理解： 一个序列S任意删除若干个字符得到新的序列T，则T叫做S的子序列。 子序列和子串的一个很大的不同点是，子序列不要求连接，而子串要求连接。 两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为X和Y
NLP 文本相似度（一）
一份文本，从结构上划分可以是：字、词、句、段、篇。文本比较的粒度是词，一篇文章，可以划分成N个不同的词，选取其中包含重要信息的M个词作为这片文章的特征。M个词构成了M维的向量，两个文本之间的比较就是两个M维向量之间的比较。 余弦相似度 向量之间如何比较？我们可以采用余弦相似度，其描述如下： 一个向量空间中两个向量夹角的余弦值可以作为衡量两个个体之间差异的大小；余弦值越接近1，夹角趋于0，表明
NLP从零开始------文本中阶处理之序列到序列模型（完整版）
1. 序列到序列模型简介 序列到序列( sequence to sequence, seq2seq) 是指输入和输出各为一个序列(如一句话) 的任务。本节将输入序列称作源序列，输出序列称作目标序列。序列到序列有非常多的重要应用， 其中最有名的是机器翻译( machine translation), 机器翻译模型的输入是待翻译语言(源语言) 的文本，输出则是翻译后的语言(目标语言)