词形相似度

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词形相似度

: 句子相似度计算java 本项目使用Java编程语言实现，提供了两种不同的计算方法：词形相似度和词序相似度。 1. **词形相似度**： 词形相似度通常基于词汇的形态分析，考虑了词语的基本形式或词根。在这个Java实现中，可能采用了如词干...
评级：3 浏览量：482 收藏量：2 资源大小：2.88MB 上传时间：2013-07-30

: Python实现简单的文本相似度分析操作详解在实际应用中，为了提高分析的准确性，通常还需要进行更多的预处理步骤，例如去除停用词（如“的”、“是”等常见但对主题区分帮助不大的词）、词形还原（lemmatization）和词干提取（stemming）。此外，对于大规模...
评级：5 浏览量：2024 收藏量：1 资源大小：63KB 上传时间：2020-09-20

: C#余弦算法比较文章相似度 1. **预处理**：包括去除停用词、标点符号、数字等无关字符，对剩余的单词进行词干提取和词形还原。 2. **构建词典**：收集所有文档中的独特词汇，形成词汇表。 3. **计算TF-IDF**：为每个文档计算每个词的TF-IDF...
评级：5 浏览量：737 收藏量：2 资源大小：18.08MB 上传时间：2018-04-18

: 语义相似度简单算法Similarity.zip - 文本预处理：去除停用词、标点符号，进行词干提取和词形还原。 - 特征表示：将文本转化为数值特征，如TF-IDF向量或词袋模型。 - 计算相似度：使用选定的相似度算法（如余弦相似度）计算文本对之间的相似度得分。 ...
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：2.64MB 上传时间：2021-07-01

: 文本相似度计算在实际应用中，还会涉及到词干提取、停用词移除、词形还原等预处理步骤，以减少无关词汇的影响。此外，N-gram模型和TF-IDF（词频-逆文档频率）等技术也常被用来增强文本表示的质量。N-gram模型考虑了相邻词汇的组合...
评级：0 浏览量：795 收藏量：1 资源大小：4KB 上传时间：2015-10-12

: 易语言文本相似度判断模块包括去除标点符号、数字、停用词（如“的”、“是”等常见词汇），进行词干提取或词形还原，以及转换为统一的字符或词编码形式。在这个模块中，"逐字分割"可能意味着将文本拆分成单个字符，以便后续处理。 2. **...
评级：0 浏览量：200 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2020-07-20

: 文本相似度算法 1. **预处理**：首先，对文本进行标准化，包括去除标点符号、停用词（如“the”、“is”等常见但无特定含义的词）和数字，以及进行词干提取和词形还原。 2. **分词**：将文本分割为单词或短语，这是构建文本表示的...
评级：0 浏览量：354 收藏量：0 资源大小：173KB 上传时间：2021-04-01

: 知网-基于Java实现的知网的语义相似度计算.zip 为了实现这个系统，首先需要对知网的数据进行预处理，包括去除停用词、词干提取、词形还原等步骤。然后，通过上述的相似度计算方法，将每篇文献转化为向量表示，并计算与其他文献的相似度。最后，可以使用排序算法...
评级：0 浏览量：38 收藏量：1 资源大小：787KB 上传时间：2024-04-05

: 深度学习计算词和句子的语义相似度及应用.pdf 客观计算依赖于语义词典，它将词汇组织成树形结构，并通过路径长度来衡量词与词之间的语义距离。而经验法则基于语料库的统计方法，通过上下文的相似性来计算词语之间的语义相似度。在实际应用中，Word2Vec是一种常见...
评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：2.09MB 上传时间：2021-08-18

: 中文文本预处理，Word2Vec训练计算文本相似度.zip 5. **词形还原**（可选）：中文词形还原相对简单，但有时也需要考虑词的多种形态，如动词的过去式等。 6. **词性标注**（可选）：通过词性标注，可以更好地理解词语在句子中的角色，有助于后续的语义分析。接下来...
评级：5 浏览量：250 收藏量：2 资源大小：1.19MB 上传时间：2024-01-07

: 基于机器学习的Word文档相似度分析系统研发.zip_aheadmfx_word文档相似度分析这通常包括去除停用词（如“的”、“和”等常见词汇）、标点符号和数字，进行词干提取（将动词还原为基本形式）和词形还原，以及进行词向量化，将文本转换为可以输入到模型中的数值形式，如TF-IDF（词频-逆文档频率...
评级：5 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：11.51MB 上传时间：2022-09-15

: 文档相似度比价总结 - **词干提取/词形还原**：将词语转换为其基本形式，以减少词汇数量并提高匹配精度。 2. **构建词汇模板**： - 根据所有文档构建一个词汇模板，即收集所有文章中出现的词汇，并确保每个词在模板中不重复出现。这...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：163KB 上传时间：2018-10-28

: 易语言快速计算文本相似度源码 1. **数据预处理**：去除停用词、标点符号，进行词干提取和词形还原，以及将文本转化为可计算的形式（如分词）。 2. **编码实现**：根据所选的相似度计算方法，用易语言编写相应的函数或模块。 3. **测试与优化**...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：334B 上传时间：2022-06-04

: 网络游戏-一种基于词相似度的网络文本分类方法.zip 首先，文本预处理是必不可少的步骤，包括分词、去除停用词（如“的”、“和”等常见无实际含义的词）、词干提取（将词汇还原为基本形式，如“跑”和“跑步”都还原为“跑”）以及词形还原。这一步骤旨在减少噪声，使...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：625KB 上传时间：2021-09-20

: 语句相似度计算.zip 1. **文本预处理**：在计算相似度之前，通常需要对文本进行清洗，包括去除标点符号、停用词，进行词干提取和词形还原等。 2. **向量化表示**：为了将文本转化为可计算的形式，如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、...
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：34.84MB 上传时间：2023-08-25

: 短文本相似度计算词干化（Stemming）和词形还原（Lemmatization）技术可以将词汇转换为其基本形式，从而增加词汇的匹配率，减少多义词的影响。例如，“running”和“run”的词干都是“run”，这有助于提高相似度评分。 #### 3. 基于...
评级：4 浏览量：331 收藏量：0 资源大小：343KB 上传时间：2011-09-29

: 余弦相似性获取文章相似度的java实现 1. **预处理**：去除停用词、标点符号，进行词干提取和词形还原，确保比较的是词的基本形式。 2. **构建词汇表**：收集所有文档的词汇，生成唯一的词汇表。 3. **计算TF-IDF**：对于每个文档，计算每个词汇项的TF-...
评级：5 浏览量：398 收藏量：4 资源大小：71KB 上传时间：2015-07-14

: 中文的word2vec词向量 - **预处理**：词干提取、停用词去除、词形还原等步骤对于提高模型性能至关重要。 - **模型微调**：可以尝试使用部分数据预训练模型，然后在全部数据上进行微调以优化性能。总之，中文的Word2Vec词向量模型提供...
评级：5 浏览量：2102 收藏量：9 资源大小：205.98MB 上传时间：2018-05-05

: 蚂蚁金服NLP问题相似度计算比赛.zip 这包括词法分析（Tokenization）、词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）、停用词移除（Stop Word Removal）等预处理步骤，它们可以帮助我们清理和标准化输入文本，减少噪声。接着，我们需要深入学习...
评级：0 浏览量：1094 收藏量：0 资源大小：110.54MB 上传时间：2023-09-30

: 计算两篇文章相似度.zip 包括去除标点符号、数字、停用词（如“的”、“是”、“在”等常见词汇），以及进行词干提取或词形还原。在这个例子中，我们使用了"结巴"库，它是一个流行的中文分词库，能够有效地将句子切分成有意义的词语。 2. *...
评级：5 浏览量：424 收藏量：1 资源大小：3MB 上传时间：2021-06-02

: 易语言相似度对比源码.7z 1. **预处理**：去除文本中的停用词、标点符号，进行词干提取和词形还原。 2. **构建向量**：将文本转化为向量表示，如使用词袋模型、TF-IDF或其他方法。 3. **计算相似度**：使用上述的余弦相似度、Jaccard相似系数...
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2023-05-15

: 利用上下文相似度增强词对齐效果的自然语言推理方法.docx 这种方法可以更准确地反映词汇之间的关系，尤其是在处理含有同形异义词或多义词的情况下。 2. **选择门结构**：在融合词汇级别的判定信息时，当前的方法往往简单地将所有信息合并。然而，不同词汇的信息对最终结果...
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：173KB 上传时间：2022-05-26

: 基于python的(bert)深度学习文本相似度检测系统设计.zip 在NLP项目中，数据预处理是至关重要的，包括分词、去除停用词、标点符号，以及可能的词形还原等步骤，以便更好地适应BERT模型的输入格式。此外，为了训练和评估模型，需要有标注的文本对，这些对通常包含两个文本和...
评级：5 浏览量：142 收藏量：2 资源大小：6.43MB 上传时间：2023-06-11

: python170文本相似度计算系统.zip - **词形还原**：将单词转化为其基本形式，例如将“跑”、“跑步”都转换为“跑”。 - **标点符号处理**：去除或标准化标点符号。 - **大小写转换**：通常将所有文本转为小写，以消除大小写的差异。 **2. 向量化...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：3.16MB 上传时间：2024-01-27

: 中文句子相似度计算算法这意味着，在处理中文时，无法像处理英语那样简单地通过词形变化来进行词性标注或词义解析。此外，现代汉语语法理论大多借鉴自西方语言理论，这在一定程度上限制了其对汉语特性的精确捕捉。 2. **汉语是大字符集的...
评级：4 浏览量：1774 收藏量：3 资源大小：277KB 上传时间：2011-09-21

: 基于语义相似度的关联词柔性簇模型* (2007年) 在这一背景下，本文提出了一种基于语义相似度的关联词柔性簇模型，这是一种为概念检索提供关键词语义匹配实现方法的设计。该模型可以根据需要动态地调节匹配范围，通过关联词簇的生成，实现一定程度的智能匹配，从而...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：287KB 上传时间：2021-05-18

: 易语言向量法计算文本相似度源码需要注意的是，在实际应用中，为了提高效果，可能还需要进行一些预处理步骤，如去除停用词、词形还原、分词等。易语言可能没有内置这些功能，你可能需要寻找第三方库或者自己编写算法实现。总结一下，易语言中的...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：334B 上传时间：2022-06-03

: 基于语义理解的论文相似度研究现状及进展此外，还有基于《知网》与《同义词词林》的定量计算模型、加入词序相似度和词形相似度的句子相似模型等，这些方法在一定程度上提高了句子相似度计算的准确性。段落及段落以上的文本相似度计算相对较少，因为这些...
评级：0 浏览量：246 收藏量：0 资源大小：176KB 上传时间：2013-04-14

: 利用文本相似度进行英文文本分类（C++实现） 1. **预处理**：对英文文本进行分词，去除停用词（如"a", "the"等常见无意义词汇），转换为小写，并可能进行词干提取（stemming）或词形还原（lemmatization）。 2. **构建词汇表**：遍历所有文档，收集独特的单词...
评级：5 浏览量：233 收藏量：0 资源大小：19.77MB 上传时间：2021-12-07

: 基于分词的语句相似度计算的改进 (2011年) 针对基于分词的相似度计算过于依赖实际的分词效果，在原相似度计算模型中增加了两个句子不分词时的词形相似度计算，以缓解因为句子分词不准确而导致相似度计算结果偏低的情况。结合“数据结构”课程问答系统的实验，...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：195KB 上传时间：2021-05-07

: 基于python的文本相似度计算系统源码数据库.docx 在进行文本相似度计算之前，通常需要对原始文本进行预处理，包括去除噪声（如标点符号、停用词）、分词、词干化和词形还原等步骤。这些操作有助于减少无关信息，提升后续计算的准确性。 2.2 词向量表示词向量是将...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：677KB 上传时间：2023-06-28

: 检验文档相似度 1. **预处理**：包括去除停用词、标点符号，进行词干提取或词形还原。 2. **构建索引**：对所有文档建立倒排索引，便于快速查找特定词汇出现的文档。 3. **计算相似度**：根据选择的表示方法和相似度度量，计算每...
评级：4 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：329KB 上传时间：2012-07-03

: Python实战语句相似度计算（毕设 + 课设）.zip 这包括去除标点符号、数字、停用词，进行词干提取或者词形还原，以及将文本转换为小写等。这些步骤有助于减少噪声，提高相似度计算的准确性。然后，我们可以将处理后的文本转化为词袋模型（Bag-of-Words，BoW）或...
评级：5 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：55.72MB 上传时间：2024-06-28

: python170文本相似度计算系统(1).rar 7. **数据预处理**：在计算文本相似度之前，通常需要进行数据清洗和预处理，包括去除停用词、标点符号，进行词干提取或词形还原，以及对文本进行分词等。 8. **性能优化**：对于大量文本的相似度计算，系统可能采用...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：7.89MB 上传时间：2024-04-27

: 基于结构和语义相似度的SQL程序评分模型.pdf 而抽象语法树是源代码语法结构的抽象表示，它以树状的形式表示程序的语法结构，从而使复杂的代码结构被简化成树形的元素层级关系，便于分析程序的逻辑结构。其次，模型模拟人工评分思想，将标准化后的SQL程序分解...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：351KB 上传时间：2021-09-19

: 智能问答系统中问句相似度计算方法在计算研究方面，新的组合式问句相似度计算方法将词形相似度、问句长度相似度、词序相似度和距离相似度结合起来，通过赋予不同权重，再将各相似度与其权重相乘并求和，从而计算出问句的相似度。这种方法通过综合考虑...
评级：0 浏览量：460 收藏量：0 资源大小：197KB 上传时间：2013-12-02

: 易语言源码易语言快速计算文本相似度源码.rar 这有助于消除词形变化带来的差异，提高相似度计算的准确性。 4. **余弦相似度**：这是一种常用的文本相似度计算方法，通过计算两个文本向量在高维空间中的夹角余弦值来衡量它们的相似性。在易语言中，可以构建词袋...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2020-03-31

: 中英文文档的相似度计算它包括去除标点符号、停用词（如“的”、“是”、“在”等常见词汇）的过滤、词干提取（将动词还原到其基本形式）和词形还原。对于中文，还需要考虑汉字的分词问题，例如使用jieba分词库。 2. **编码与解码**：在...
评级：0 浏览量：380 收藏量：1 资源大小：3.52MB 上传时间：2016-07-05

: Python-Python3实现的文章余弦相似度计算 1. **预处理**：首先，我们需要对文章进行预处理，包括去除标点符号、数字、停用词（如“的”，“是”，“在”等常见但无实际含义的词），并进行词干提取或词形还原。Python中可以使用`nltk`库或`spaCy`库来完成这些...
评级：0 浏览量：4385 收藏量：8 资源大小：6.32MB 上传时间：2019-08-10

: VSM.rar_java VSM_java文本相似度_vsm_向量空间模型_文本 VSM 1. **数据预处理**：读取文本文件，去除停用词，进行词干化或词形还原等操作，然后构建词汇表。 2. **创建词项频率矩阵**：使用`HashMap`或`SparseVector`等数据结构，为每个文档创建一个向量，记录每个词项的频率...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-23

: 文本相似度算法，首先对文本分词，然后计算词频，生成词频向量，使用余弦相似度算法进行计算 1. **预处理**：这是处理文本的第一步，包括去除停用词（如“的”、“是”等常见无实际意义的词语）、标点符号和数字，以及进行词干提取或词形还原。预处理的目标是减少噪声，提高后续分析的准确性。 2. **分词**：...
评级：0 浏览量：76 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2024-01-26

: 主题词抽取 1. 预处理：包括分词、去除停用词、词干化或词形还原等。 2. 特征提取：使用TF-IDF、词频（Term Frequency, TF）或其他特征表示方法。 3. 关键词选择：根据特征权重或使用模型（如LDA）确定主题词。 4. 后处理：可能...
评级：0 浏览量：814 收藏量：0 资源大小：559KB 上传时间：2019-01-12

: 论文研究-基于多层信息的本体概念相似度计算的研究 .pdf 通过比较概念全称、计算语义相似度和统计分析搜索引擎返回结果，分别得出概念在词形、语义、语用三个层面上的相似度，最后综合这三个相似度来完成相似度的计算。这种方法在实证研究中显示出较好的效果。在概念...
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：319KB 上传时间：2019-08-22

: 最全停用词库（中英文）此外，除了停用词表，还有其他预处理步骤，如词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）、标点符号和数字处理等，都是NLP中必不可少的部分。在处理中文文本时，还需要考虑词语的分词问题，因为中文没有明显的...
评级：5 浏览量：467 收藏量：0 资源大小：13KB 上传时间：2022-03-02

: 基于领域本体的语句相似度研究.pdf - **词形相似度计算**：利用领域本体中的语义树结构，通过计算两个词汇在语义树中的距离或位置关系来衡量它们之间的相似度。 - **语句相似度计算**：基于单个词汇的相似度计算结果，进一步结合语法结构等因素，...
评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：360KB 上传时间：2011-07-25

: World-news-articles-matching:计算世界新闻文章的相似度并将它们聚合为主题 2. **数据预处理**：清洗数据，去除无关字符，进行词干化和词形还原，处理停用词，并进行标点符号和数字的处理。 3. **特征提取**：使用TF-IDF或其他表示方法将文本转化为数值向量，这有助于计算机理解和比较文本的...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：15KB 上传时间：2021-06-06

: text-similarity-php, 通过余弦定理分词计算文本相似度PHP版.zip - 文本标准化：可能包括词干提取、词形还原等步骤，使不同形式的词归一化。 - 应用场景示例：如搜索引擎的推荐系统、新闻分类、抄袭检测等。在实际应用中，这个工具可以用于各种场景，比如搜索引擎返回最相关的...
评级：0 浏览量：476 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2019-09-18

: 论文研究-基于多因素的异构本体概念相似度计算方法 .pdf 结构相似度算法则通过分析概念的树形结构，考虑子概念、父概念和兄弟概念对概念相似度的影响。针对现有方法存在的问题，本文改进了基于子概念和父概念的相似度算法，并提出了基于URI的相似度算法，旨在提升概念层...
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：263KB 上传时间：2019-08-15

: Kaggle文本语义相似度计算Top5解决方案分享.docx - **特征工程**：预处理步骤，如分词、去除停用词、词干提取、词形还原等。 - **语义向量化**：使用词嵌入（Word Embeddings）将单词转换为连续向量，如Word2Vec、FastText。 - **深度学习模型**：使用RNN、LSTM、...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：120KB 上传时间：2021-10-26

: Midjourney提示词数据集.zip 处理过的数据集（250k.csv）可能已经过预处理，例如分词、去除停用词、词形还原等，更适合直接用于训练。而精简版数据集（reduced.csv）则可能是对大规模数据进行采样后的结果，用于快速验证算法效果或降低计算资源...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：76.98MB 上传时间：2024-02-14

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