中文分词之语义匹配

liulangdeyuyu 2013-03-06 11:14:41

现在中文分词已经完成了,就是不知道以什么格式存储这些数据,
再有一句相似的语句该怎么匹配出来

求研究过自然语言分析的给点指导

简单的说就是怎么匹配两句话是一个意思

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一天到晚游泳的鱼2016 2013-03-06

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计算所汉语词法分析系统 ICTCLAS 你可以看看这个介绍

liulangdeyuyu 2013-03-06

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用的别人的分词,有词性标注

autoid1 2013-03-06

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你自己写的分词功能吗.有词性吗

liulangdeyuyu 2013-03-06

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ICTCLAS是个分词系统,和我遇到的问题还有些不同,我主要是想从若干个句子中找出与所给出句子语义最相近的那个

论文研究-供需匹配视角下基于语义相似聚类的技术需求识别模型.pdf, 在技术供需文本匹配视角下，提出了一种基于语义相似聚类的技术需求识别模型.首先，采集网络中技术需求文本提取关键短语；然后，建立领域专利技术转让索引库，基于需求关键短语检索出高相关专利，构建专利技术供给背景库，并对背景库中专利标题与进行分词；第三，提出基于词向量的供需文本语义匹配度算法，筛选有效技术需求并进行语义相似聚类；最后，考虑技术需求对应的需求量和专利技术转让量，对聚类结果进行二维分类.以新能源领域为例进行实证，识别出有效技术需求195个，基于语义相似聚成12类，结合需求量与专利转让量，将12类技术需求分为“高需求、高转让”、“高需求、低转让”、“低需求、高转让”、“低需求、低转让”四大类.该研究为网络技术需求挖掘及供需匹配提供一种新思路.

适用于7.17.1系列，例如Elasticsearch的7.17.12版本。 elasticsearch-analysis-ik 是一个常用的中文分词器，在 Elasticsearch 中广泛应用于中文文本的分析和搜索。下面是 elasticsearch-analysis-ik 分词器的几个主要特点： 中文分词：elasticsearch-analysis-ik 是基于最大正向匹配算法实现的中文分词器。它能够将中文文本按照合理的单词边界进行分割，并提供高质量的分词结果。词库扩展性：elasticsearch-analysis-ik 采用了可扩展的词库机制。用户可以根据自己的需求，定制和扩展词库，添加新的词汇，从而实现更好的分词效果。多种分词模式：elasticsearch-analysis-ik 支持多种分词模式，包括细粒度切分和智能切分。细粒度切分会将文本切分为更小的词汇单位，而智能切分则会根据上下文进行适当的切分，更符合语义的需求。中文数字处理：elasticsearch-analysis-ik 还针对中文文本中的数字进行了特殊处理。它将连续的数字组合成一个整体。

分词是语义分析，机器翻译，质量保证，知识图谱研究工作的重要支持，主要用于信息检索，文本处理，数据处理以及自然语言处理的许多其他领域。因此，分词的实现是非常有意义的工作。本文的方法是对老挝语文本语料库的音节进行分割，以实现最大的音节和字典匹配。然后匹配分词和错误词典的结果，并通过错误词典更正一些错误的单词。最后，我们使用正则表达式匹配分段结果中的相应单词字符串，并通过一些人工制定的老挝语字母，数字等规则来纠正错误的单词。它可以提高老挝分词的效率和准确率。

自然语言处理用于golang中自然语言处理的选定机器学习算法的实现。该软件包的主要重点是纯文本文档的统计语义，支持语义分析和语义相似文档的检索。建立在软件包上，该软件包用于线性代数和科学计算，并从Python的和获得了一些启发。请查看或以获取完整用法和示例。产品特点使用截断的实现维。使用具有多个索引的（随机超平面/）算法和Forest方案快速比较和检索语义相似的文档，以支持快速，近似的余弦相似度/角距离比较和近似的最近邻搜索（使用显着减少了内存和处理时间。和反射性随机索引（RRI）（扩展了RI以支持间接推理），可在大型Web语料库上进行可扩展的。使用快速算法的

基于Python的信息安全领域中语义搜索引擎的设计.zip 是一个用于构建信息安全领域中语义搜索引擎的Python项目。这个项目旨在帮助用户在大量文本数据中快速找到与特定主题或关键词相关的信息，从而提高信息检索的效率和准确性。在这个项目中，我们将使用Python的一些核心库，如nltk(自然语言处理)、gensim(主题模型)和scikit-learn(机器学习),以及一些第三方库，如requests和BeautifulSoup,来实现语义搜索引擎的基本功能。首先，我们将对原始文本数据进行预处理，包括去除停用词、标点符号和特殊字符等。然后，我们将使用nltk库对文本进行分词和词性标注，以便更好地理解文本内容。接下来，我们将使用gensim库训练一个主题模型，以便从文本中提取潜在的主题信息。最后，我们将使用scikit-learn库构建一个分类器，根据用户输入的关键词或主题来搜索相关文档。此外，为了提高搜索结果的质量，我们还将实现一些高级功能，如模糊匹配、同义词替换和权重调整等。通过这些功能，用户可以更准确地找到与他们需求相关的信息。总之，基于Python的信息安全领域中语义搜索引擎的设计.zip 是一个非常实用的项目，它可以帮助用户在信息安全领域中快速找到与特定主题或关键词相关的信息。通过学习这个项目，您将掌握如何使用Python构建一个高效的语义搜索引擎，并为自己的研究工作或实际应用提供有力支持。

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