短句

最新推荐文章于 2023-11-05 22:02:57 发布
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英语短句笔记
qq_28207647的博客
12-05 216
英语短句
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中文小说短句序列文本复述数据集
07-29
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唯美幸福的英文句子
l20140504000的专栏
05-04 431
Not tears can restore the lost, not everyone is worth your pay 并不是眼泪就能挽回失去、并不是所有人都值得你付出 The coming days would be long. After all, not to the grey-haired 来日方长，终究长不到白发苍苍 Story eventually, i can
当我真正开始爱自己（AS I BEGAN TO LOVE MYSELF）
奇点
09-11 2057
————查理•卓别林(Charlie Chaplin)写于70岁生日当天 当我真正开始爱自己，我才认识到，所有的痛苦和情感的折磨，都只是提醒我：活着，不要违背自己的本心。今天我明白了，这叫做“真实”。 As I began to love myself,I found that anguish and emotional suffering are only warning signs that
用英语谈情说爱
weixin_33769125的博客
10-20 157
转贴）  作者：佚名     Ｉ love you not because of who you are， but because of who I am when I am with you.     爱一个人，不是因为他（她）是谁，重要的是和他（她）在一起有感觉。       Love will find a way.     爱心所至，金石为开。       If lo...
再说低端用户与文化----定义“文艺”
weixin_34370347的博客
06-14 156
上一篇：低端用户反文化----这个问题真这么简单？ 估计有些人看完之后，心想：“你一下列四、五点，我辩不过你，但我就是觉得不能‘过于文艺’”。 任何事情，达到“过于”的程度了，自然有商量与改进的余点了。但是，先要解决一个问题，这个“文艺”的概念，可以在讨论的范围内，下个什么样的定义？没有这个定义，何来“过于”，只能这样来比谁嗓门大了：“你文艺”“你才文艺”“你更文艺”“你全家文艺”“你全家都入 的...
老婆语录
hellolongbin[一个人]的专栏
05-29 853
我：你看，这个游戏叫魂斗罗，我们好多人小时候都玩这个长大的……老婆面无表情看我对着屏幕上的直升机蹦着高打我：你看，直升机炸了，第一关就过了老婆：然后呢？你就爽了吗？我：…… 厨房里，老婆在炒菜，我从后面搂着她的腰，半真心半鼓励说：老婆，菜炒的越来越香了老婆：忽悠，接着忽悠我：（老婆圣明）…… 吃饭时，不死心的我：老婆，饭做的真好吃老婆：下一句是“下次还是
励志短句
weixin_42164829的博客
05-08 228
如果要在学习上加一个期限我希望是一万年
作文素材——八字短句
freedoomvv的博客
03-12 1096
今日分享——适合写在作文里的八字短句 1、和光同尘，与时舒卷。 ——《晋书·宣帝纪论》 2、无用之用，方为大用。——《庄子·人间世》 3、不矜细行，终累大德。——《尚书·旅獒》 4、慎终如始，则无败事。——《道德经》 5、从善如登，从恶如崩。——《国语·周语下》 6、来如风雨，去似微尘。——《增广贤文》 7、家人闲坐，灯火可亲。——汪曾祺 8、艰难困苦，玉汝于成。——张载 ...
S1.1 输出一个短句
weixin_69139677的博客
11-05 100
【问题描述】在屏幕上显示一个短句“What is a computer?【评分标准】正确得满分。【输出形式】一个短句。
个性签名励志经典短句_经典签名.doc
10-10
在这个文档中，【标题】和【描述】都提到了“个性签名励志经典短句”，这意味着这些签名蕴含了励志和积极向上的信息，适合用来鼓励自己或他人。 1. “读一切好的书，就是和许多高尚的人说话。” 这句话强调了阅读的...
外国人嘴边的短句精选.pdf
07-14
这份文件名《外国人嘴边的短句精选.pdf》旨在为英语学习者提供实用的、高频出现的英语口语短句，并强调了这些短句的实用性，帮助英语初学者练习和提高口语能力。文档内容包括各种日常生活、社交互动、情感表达、评论...
基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）
11-10
基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）基于matlab实现卷积神经网络的汉语短句语音识别项目源码（高分项目）基于...
228句最常用英文口语短句文本.doc
08-29
对于英语学习者而言，掌握一系列实用的口语短句，不仅能够迅速提升交流能力，还可以在实际对话中更加得心应手。本文档汇集了228句最常用的英文口语短句，覆盖了日常生活中各种常见的情境，如表达意见、询问信息、...
通过切比雪夫神经网络实现柔性航天器的主动姿态容错跟踪控制.zip
最新发布
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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野火IM PC 客户端，支持Windows、MacOS，Linux，支持国产操作系统和国产CPU
12-18
根据原作 https://pan.quark.cn/s/0ed355622f0f 的源码改编 野火IM解决方案 野火IM是专业级即时通讯和实时音视频整体解决方案，由北京野火无限网络科技有限公司维护和支持。 主要特性有：私有部署安全可靠，性能强大，功能齐全，全平台支持，开源率高，部署运维简单，二次开发友好，方便与第三方系统对接或者嵌入现有系统中。 详细情况请参考在线文档。 主要包括一下项目： 野火IM Vue Electron Demo，演示如何将野火IM的能力集成到Vue Electron项目。 前置说明 本项目所使用的是需要付费的，价格请参考费用详情 支持试用，具体请看试用说明 本项目默认只能连接到官方服务，购买或申请试用之后，替换，即可连到自行部署的服务 分支说明 ：基于开发，是未来的开发重心 ：基于开发，进入维护模式，不再开发新功能，鉴于已经终止支持且不再维护，建议客户升级到版本 环境依赖 mac系统 最新版本的Xcode nodejs v18.19.0 npm v10.2.3 python 2.7.x git npm install -g node-gyp@8.3.0 windows系统 nodejs v18.19.0 python 2.7.x git npm 6.14.15 npm install --global --vs2019 --production windows-build-tools 本步安装windows开发环境的安装内容较多，如果网络情况不好可能需要等较长时间，选择早上网络较好时安装是个好的选择 或参考手动安装 windows-build-tools进行安装 npm install -g node-gyp@8.3.0 linux系统 nodej...
采用薄层法（TLM）的半解析模型预测铁路响应.zip
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短句相似度
08-08
在自然语言处理（NLP）中，短句相似度计算是文本匹配任务的核心，广泛应用于问答系统、信息检索、对话系统等领域。短句相似度的目标是衡量两个句子在语义上的接近程度，常见的方法可以分为基于传统文本特征的方法、基于词向量的方法以及基于深度学习的方法。 ### 基于传统文本特征的方法 这些方法主要依赖于字符串匹配和统计特征： - **编辑距离（Levenshtein Distance）**：衡量两个字符串之间需要多少次插入、删除或替换操作才能相互转换，适用于拼写纠错或短文本匹配[^1]。 - **Jaccard 相似度**：通过计算两个句子的词集合交集与并集的比例来衡量相似性，适用于关键词重叠较多的句子。 - **TF-IDF + 余弦相似度**：将句子转换为基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的向量表示，再使用余弦相似度衡量向量之间的夹角，适合关键词匹配任务。 ### 基于词向量的方法 这类方法利用预训练的词向量（如 Word2Vec、GloVe）来捕捉词语的语义信息： - **平均词向量（Average Word Embeddings）**：将句子中所有词的词向量取平均，得到句子向量，再计算余弦相似度。虽然简单，但忽略了词序信息。 - **加权平均词向量**：在平均的基础上引入词频或 TF-IDF 权重，提升对关键词的关注度[^1]。 ### 基于深度学习的方法 深度学习方法能够更好地捕捉语义和结构信息： - **Siamese 网络**：使用共享权重的神经网络分别编码两个句子，再通过相似度函数（如余弦相似度或欧氏距离）判断它们的相似程度。 - **BERT 及其变体（如 Sentence-BERT）**：使用预训练的语言模型（如 BERT）获取句子的上下文嵌入，Sentence-BERT 通过孪生网络结构优化句子表示，显著提升句子相似度计算效率和准确性[^2]。 - **Universal Sentence Encoder（USE）**：由 Google 提出，能够将句子映射为高维向量，适用于多语言和多任务场景，具有良好的泛化能力[^2]。 ### 实战示例：使用 Sentence-BERT 计算短句相似度 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # 加载预训练的 Sentence-BERT 模型 model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens') # 示例短句 sentences = ["我喜欢自然语言处理", "我热爱 NLP 技术", "今天天气很好"] # 获取句子嵌入 embeddings = model.encode(sentences) # 计算余弦相似度矩阵 cosine_scores = util.cos_sim(embeddings, embeddings) # 输出相似度分数 for i in range(len(sentences)): for j in range(len(sentences)): if i != j: print(f"句子 '{sentences[i]}' 和句子 '{sentences[j]}' 的相似度为：{cosine_scores[i][j].item():.4f}") ``` 该示例展示了如何使用 Sentence-BERT 模型对中文短句进行编码并计算它们之间的语义相似度。
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