关于这个项目的一点背景.我有带有标识符和文本的副本,例如{name：“sports-football”,text：“与足球运动相关的内容”}. 我需要在这个语料库中找到给定文本输入的正确匹配. 但是,我能够在某种程度上使用Gensim.与LDA和LSI模型的相似性. 如何使用新文档更新Genism.Similarity Index.这
我搜索了所有可能的相关关键词,但我的结果并不是我想要的,因为我发现的大多数算法都非常关注COLOR. 我的应用程序的想法是识别具有最高相似性的图像对. 例如,我的输入是a,图像池包含b,c,d,e. 结果将是b(90％),d(85％),e(80％),c(20％). 我的问题是可以采用什么方法来计算这种“图像相似度”
我正在使用这段Java代码来查找类似的字符串： if(str1.indexof(str2)> = 0 || str2.indexof(str1)> = 0)……. 但是使用str1 =“pizzabase”和str2 =“namedpizzaowl”它不起作用. 如何找到常见的子串,即“披萨”？解决方法:如果你的算法说两个字符串在包含一个公共子字符串时是相似的,
我想测量pandas DataFrame中文本之间的jaccard相似度. 更确切地说,我有一些实体组,并且在一段时间内每个实体都有一些文本.我想分析每个实体的文本相似度(这里是Jaccard相似度)随时间的变化. 一个简单的例子来说明我的观点： import pandas as pd entries = [ {'Entity_Id':'Fi
我有超过1.3milion的图像,我必须相互比较,每天增加几百个. 我的公司拍摄一张图片并创建一个可供我们供应商使用的版本. 这些文件通常彼此非常相似,例如,两个不同的公司可以向我们发送两个不同的图像,JPG和GIF,两者都带有麦当劳标识,提交之间有几个月. 发生的事情是,当我们可以简单
我有一个包含产品颜色选项的表.颜色选项包括十六进制颜色代码,用于生成UI(HTML). 我想对行进行排序,以便UI中的颜色看起来像彩虹,而不是基于颜色名称排序的当前顺序(不是非常有用). 这是我的查询的样子.我从十六进制代码中得到R G B十进制值.我只是不知道如何订购它. 我研究了色差
使用Python,我计算跨项目的余弦相似度. 给定代表购买的事件数据(用户,项目),我有一个由我的用户“购买”的所有项目的列表. 鉴于此输入数据 (user,item) X,1 X,2 Y,1 Y,2 Z,2 Z,3 我构建了一个python字典 {1: ['X','Y'], 2 : ['X','Y','Z'], 3 : ['Z']} 从那本字典中,我生成了
推荐系统。主要採用对历史数据的分析计算，得到某种模型，对未来的数据进行预測。说究竟。还是分类问题。 Mahout,是一个可扩展的机器学习库。可用于单机，也可用于Hadoop。 Mahout的API非常easy，实现一个推荐功能仅仅须要例如以下的几行代码： <span style="font-size:18px;"> DataMo
如下的简单代码给出了两种情况下0.75的相似性得分.你可以看到两个词完全相同.为了避免任何混淆,我还将一个单词与自身进行了比较.得分拒绝从0.75膨胀.这里发生了什么？ from nltk.corpus import wordnet as wn actual=wn.synsets('orange')[0] predicted=wn.synsets('orange')[0] si
//JSON.parseObject，是将Json字符串转化为相应的对象；JSON.toJSONString则是将对象转化为Json字符串。String sb={"message":"success","store":false,"redirect":"","term":[{"index":0,"term":"华为"},{&qu
转载自：Chris Choy's blog Universal Correspondence Network In this post, we will give a very high-level overview of the paper in layman’s terms. I’ve received some questions regarding what the Universal Correspondence Network (UCN) is and the limitation
stop word是指像the,is ,are等等方向的词 stemming意思就是将形式化为一样的形式，比如lists,listed,list都可以化为list形式。
Extracting knowledge from knowledge graphs using Facebook Pytorch BigGraph 2019-04-27 09:33:58 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/extracting-knowledge-from-knowledge-graphs-e5521e4861a0 Machine learning gives us the ability to t
take log to Normal distribution, it's L2 loss, which might be the cause of the blurry results of VAE interpreting the meaning of latent vars is difficult like a stretching: stretch left ones to more left and right ones to more right
