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java的中文语义匹配怎么写啊
weixin_44892416
2019-05-23 03:20:46
求java的中文语义匹配代码
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求java的中文语义匹配代码
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java
笔试题算法-s-match-core:S-Match是
语义
匹配
算法的框架
java
笔试题算法关于 S-Match 是
语义
匹配
算法的框架。 要了解有关 S-Match 的更多信息,请访问: 入门 S-Match 是用
Java
编
写
的,并在
Java
虚拟机版本 6 或更高版本中运行。 您可以通过 、构建或通过 开始。 命令行 您可以运行 S-Match 命令行界面: bin/match-manager或bin\match-manager.bat 。 您可以通过运行bin\all-cw.bat或bin/all-cw.sh来运行提供的样本树的
匹配
。 这将执行以下步骤: 将test-data/cw/c.txt和test-data/cw/w.txt样本树从文本文件转换为内部 XML 格式。 用逻辑公式丰富树(算法的“离线”步骤)
匹配
树(算法的“在线”步骤) 用最小
匹配
算法
匹配
树 该脚本将呈现结果 步骤 c) 进入: test-data/cw/result-cw.txt 步骤 d) 进入: test-data/cw/result-minimal-cw.txt 图形用户界面 运行bin\s-match-gui.bat或bin/s-match-gui 。 例子 演示了
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之词义相似度计算(
语义
识别、词语情感趋势、词林相似度、拼音相似度、概念相似度、字面相似度)
Java
之词义相似度计算(
语义
识别、词语情感趋势、词林相似度、拼音相似度、概念相似度、字面相似度)
开源项目包含文档主题推断工具、
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匹配
计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型:LDA,SentenceLD,TWE
Familia 开源项目包含文档主题推断工具、
语义
匹配
计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型:Latent Dirichlet Allocation(LDA)、SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE)。 支持用户以“拿来即用”的方式进行文本分类、文本聚类、个性化推荐等多种场景的调研和应用。考虑到主题模型训练成本较高以及开源主题模型资源有限的现状,我们会陆续开放基于工业级语料训练的多个垂直领域的主题模型,以及这些模型在工业界的典型应用方式,助力主题模型技术的科研和落地
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实现具有词法
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支持龙书附录中的部分语法,完成词法
匹配
、语法分析和中间代码生成如 program sample(a1,b2) var a,b:integer; var c,d:real; begin a:=1; b:=2; a:=b+c3; a:=8+7+6+5+4+3+2+1+9*8 mod 7-6+5+4 div 3; if a
address-semantic-search:基于TF-IDF余弦相似度的地址
语义
搜索解析
匹配
服务
项目介绍 在文本相似度算法基础上加入
语义
处理,从已有历史地址库中搜索
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相似地址。 问题描述 片区划分在物流行业中比较重要,揽收、派送、运输路径规划、配车等核心作业都不同程度依赖片区规划。 传统解决方案一般重度依赖第三方GIS服务。受第三方服务本身、网络、通讯协议等诸多因素影响,性能、吞吐率、可用性瓶颈比较严重,尤其在双十一等高峰期。 使用第三方GIS服务时的处理流程: 在地图上人工预先维护好片区划分,系统记录片区及其边界(多边形顶点)的经纬度或平面坐标。 一般使用GIS合作方提供的工具或者等开源工具完成。 通过GIS服务将详细地址解析出经纬度或平面坐标。 GIS服务使用文本
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匹配
,从而得到经纬度或平面坐标。 使用空间几何算法,计算出地址坐标位于哪个片区中。 等开源工具中包含了这些算法,也可以参考、自己实现。 解
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