基于 F23.StringSimilarity.dll  组件.Github 上可以搜索到该组件. 核心方法: var l = new Levenshtein(); double tempValue = l.Distance("我是中国人", "我是中国人."); // 将返回 1 下面是我扩展的方法,从一个集合中找到与目标字符串最相似的一个或多个字符串. 比如:["我是中国人", "我是美国人", "我的中国心&q

前言 以前在 github 上自己开源了一些项目.碍于技术与精力,大部分项目都是 java 实现的. 这对于非 java 开发者而言很不友好,对于不会编程的用户更加不友好. 为了让更多的人可以使用到这些简单的小工具,周末抽时间将几个开源项目添加了 web 服务实现. 开源项目 中文繁简体转换 简介:支持中文繁简体的在线转换. 在线地址:https://houbb.github.io/opensource/opencc4j/ 开源地址:https://github.com/houbb/opencc

WordNet,是由Princeton 大学的心理学家,语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典.它不是光把单词以字母顺序排列,而且按照单词的意义组成一个“单词的网络”.我们这次的任务就是求得词与词之间的最短路径,是对“图”这个数据结构再次灵活运用. 以下为SentiWordNet_3.0.0_20130122.txt文件截图: 应考虑如何存储“单词的网络”,此程序是以词作为基本单元,词与词之间的联系是通过语义. 我们简单地构造类(ListofSeg存储词的语义id): cl

方案一:利用预训练好的词向量模型 优点: (1)能把词进行语义上的向量化(2)能得到词与词的相似度 缺点: (1)词向量的效果和语料库的大小和质量有较大的关系(2)用most_similar() 得到往往不是“同义词”,而是“共现词” from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors wv = KeyedVectors.load_word2vec_format('model/w2v_chisim_300d.bin', binary=True)

如何判断SCI期刊投稿难易度和审稿周期 要发SCI论文,前提当然是必须有一篇写好的英文论文,SCI都是英文的杂志,这个大家应该都懂的     首先谈谈投稿难易程度很多人似乎都一种误解,认为拒稿率高的杂志就肯定非常难投,投某个杂志的难易程度似乎就是由拒稿率决定的.本人认为,文章只要能选择到合适的杂志,不管该杂志拒稿率有多高,对你来说都是很低的.比如大家都知道的Med hypothesis目前拒稿率为90%左右(其网站官方报道),但并未见得其有多么难中,其拒稿率高是因为其分母(稿量)太大,而这些分母

我们再工作中可能会遇到需要判断两个字符串有多少相似度的情况(比如抓取页面内容存入数据库,如果相似度大于70%则判定为同一片文章,则不录入数据库) 那这个时候,我们应该怎么判断呢? 不要着急,python自带的difflib库就可以帮助我们解决这个问题. 首先,difflib是python自带的,所以不需要安装,直接引用即可. 活不多少,直接上代码 代码如下: import difflib #判断相似度的方法,用到了difflib库 def get_equal_rate_1(str1, str2)

  本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代.   本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity).   首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading."   通常,NL

爬取豆瓣电影<大侦探皮卡丘>的影评,并做词云图和关键词绘图第一步:找到评论的网页url.https://movie.douban.com/subject/26835471/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P第二步:鼠标放在评论上右键检查,分析源代码,确定抓取的内容. <span class="short">萌就行了!这个世界观感觉梦想成真了!</span>1如上,

词嵌入 word embedding embedding 嵌入 embedding: 嵌入, 在数学上表示一个映射f:x->y, 是将x所在的空间映射到y所在空间上去,并且在x空间中每一个x有y空间中唯一的y与其对应. 嵌入,也就是把x在y空间中找到一个位置嵌入,一个x嵌入为一个唯一的y. word embedding 词嵌入 也就是把当前预料文本库中每一个词语都嵌入到一个向量空间当中,并且每一个词语对应唯一的词向量,也就是词向量. 所以, one-hot也是word Embedding的一种实

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6851631.html  (解题金句:其他问题字符串化,然后调用String类封装方法解决问题: 字符串问题数组化,然后操作字符数组解决问题.) (从字符串中寻找某种性质的子串问题,与从二叉树中寻找某种性质的子树相类似,解题思路为从头到尾模拟拼写字符串的过程,对拼写过程中的每一个字符,对已拼写的子串的进行性质判断,更新相关信息.当拼写到结尾时,记录下的信息即为所求.) 一:字符串问题简述 字符串相关问题通常有

1 词汇表征(Word representation) 用one-hot表示单词的一个缺点就是它把每个词孤立起来,这使得算法对词语的相关性泛化不强. 可以使用词嵌入(word embedding)来解决这个问题,对于每个词,有潜在的比如300个特征,每个特征给个值,以此来表示每个词. 最终学到的词嵌入的特征不是那么好理解的,有些特征可能是几种常见特征的组合,总之可能是各种各样潜在的不知名特征. 最终学到的300维特征,如果用t-SNE映射到2维,相关性较强的词会聚在一起,相近的词语学到的特征会相

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

声明: 这是转载自LICSTAR博士的牛文,原文载于此:http://licstar.net/archives/328 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em

目录 词向量简介 1. 基于one-hot编码的词向量方法 2. 统计语言模型 3. 从分布式表征到SVD分解 3.1 分布式表征(Distribution) 3.2 奇异值分解(SVD) 3.3 基于SVD的词向量方法 4. 神经网络语言模型(Neural Network Language Model) 5. Word2Vec 5.1 两个模型 5.2 两个提速手段 5.3一些预处理细节 5.4 word2vec的局限性 6. GloVe 6.1 统计共现矩阵 6.2 Glove的由来 6.3

首先需要具备gensim包,然后需要一个语料库用来训练,这里用到的是skip-gram或CBOW方法,具体细节可以去查查相关资料,这两种方法大致上就是把意思相近的词映射到词空间中相近的位置. 语料库test8下载地址: http://mattmahoney.net/dc/text8.zip 这个语料库是从http://blog.csdn.net/m0_37681914/article/details/73861441这篇文章中找到的. 检查语料是否需要做预处理:将数据下载好了解压出来,在做词向量

在NLP任务中,训练数据一般是一句话(中文或英文),输入序列数据的每一步是一个字母.我们需要对数据进行的预处理是:先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中,如字母a表示为(1, 0, 0, 0, …,0),字母b表示为(0, 1, 0, 0, …, 0).如果只考虑小写字母a~z,那么每一步输入的向量的长度是26.如果一句话有1000个单词,我们需要使用 (1000, ) 维度的独热编码表示每一个单词. 缺点: 每一步输入的向量维数会非常大 在独热表示中,所有的单词之间都是平等的,单词间的依