基于TF-IDF值的汉语语义消歧算法

最新推荐文章于 2024-08-23 17:21:41 发布
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#人工智能 #c/c++

本文集汇总了文本处理与分析领域的关键概念，包括特征值提取、句子相似度评估、词义消歧、C++在汉字读入与处理中的应用，以及文章的TF-IDF值计算。旨在为读者提供深入理解文本分析技术的资源。

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自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：语义分析与TF-IDF权重调整
zhubeibei168的博客
06-01 644
语义分析旨在理解文本的深层含义，包括识别实体、关系、情感和主题等。它超越了简单的词频统计，尝试捕捉词语之间的关联性和文本的上下文信息，是实现智能文本处理和生成的关键技术。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的统计方法，用于评估一个词在文档中的重要程度。TF-IDF的计算结合了词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）两个指标。
基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型（附案例实战）
m0_64336780的博客
03-31 1万+
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。简单来说就是：一个词语在一篇文章中出现次数越多, 同时在所有文档中出现次数越少, 越能够代表该文章。这也就是TF-IDF的含义。
《统计自然语言处理基础》笔记（2）语义消歧方法总结
huaweimember的专栏
03-24 4379
语义消歧  可以看作分类问题。一个词W有K个含义，对W消歧 就是确定W在特定句子中究竟使用了哪一个含义，即把W分到K类中的一个。分类的依据则是和W邻近的词，即W的上下文C。 歧义可以分为两类：一类是词的语义有多种，如“bank”，可以是银行，也可以是河岸；另一类是词本身的词性也是多样的，如predicate，既能作为名字，也能作为动词。对于前者， 可能需要与W相隔较远的其他词参与消歧，而对于后
词义消歧
zhongfu的博客
03-04 7881
词义消歧在nlp中是重要的核心问题之一，词义、句义以及篇章含义层次都会根据不同的上下文环境产生不同的意义，消歧就是指根据上下文确定对象语义的过程。词义消歧是在词语层次上的语义消歧，常常在搜索引擎、意见挖掘、文本理解与产生、推理中具有应用。 一、常用的算法 1、监督学习算法 a.确定词表和释义表，如目标词“bass”，有两个释义：乐器-贝斯，鱼类-鲈鱼； b.获取语料：Googl...
汉语语义消歧之 -- 词义消歧简介
weixin_30896763的博客
12-05 547
总算是到正题上了。。。 词义消歧，亦称语义消歧，是计算语言学领域的基础性关键研究课题。 对于许多词语（特别是汉语词语和一部分专有名词），一个词有许多种意思。 例如专有名词"卡特"，我们可以找到非常出名的两种含义： 1. 文斯·卡特（Vince Carter），美国职业篮球运动员 2. 詹姆斯·厄尔·卡特，1977年任美国第39任总统。 以及非常多的其他含义，包括：考古学家，斯...
统计学自然语言处理（语义消歧）
continueOo的博客
06-12 8094
概述本书本章描述自然语言处理中消除歧义的问题，并介绍几种重要的语义消歧算法，描述他们的资源需求和算法性能。消歧我们应该能直观的想象到就是一句话可能有几个意思。但是落实到具体细节中，我认为主要分以下几种： １．分词的消歧，这是很常见的一个例子(南京　市　长　江大桥)　 ２．多义词的具体词义 ３．词性的判断 对于词性的判断可以看做一个词性标注的问题词性标注的话，我们通常考虑邻近上下文。相反，如果
统计自然语言处理基础-第七章 语义消歧（笔记）
qq_44900754的博客
10-07 2234
统计自然语言处理基础-语义消歧-笔记
基于TF-IDF算法和LDA主题模型数据挖掘技术在电力客户抱怨文本中的应用.pdf
07-14
本文提出了一种基于TF-IDF算法和LDA主题模型的文本挖掘技术，旨在更有效地对电力客户抱怨文本进行处理和分析。通过将这两种技术相结合，不仅能有效处理词频信息，还能将文本数据按照主题进行分类，从而获得更有意义...
Python实现TF-IDF算法
最新发布
qq_42568323的博客
08-23 1842
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本挖掘方法，用于衡量一个词语在文档集合或语料库中的重要性。它结合了词频和逆文档频率两个指标，通过计算每个词语在单篇文档中的频率，以及在整个语料库中出现的频率，来判断该词的权重。TF-IDF在信息检索、文本分类、关键词提取等领域具有广泛的应用。我们使用一个简单的新闻文章数据集，包含三篇文章。TF-IDF是一种经典的文本特征表示方法，在文本分析和信息检索中具有重要作用。
LDA和TF-IDF算法的相关论文
03-10
《LDA与TF-IDF算法：深度探讨与应用》 在信息检索和自然语言处理领域，LDA（Latent Dirichlet Allocation）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是两种至关重要的算法，它们在文本分析、文档分类...
自然语言处理（NLP）—— 词义消歧与词语相似性（Word similarity）
weixin_65190179的博客
03-11 2074
然后取目标词每个定义中的词汇，并将这。
指代消歧
Sigh～
05-26 3016
综述性文章《指代消解的基本方法和实现技术》。 分为两种，回指和共指。 有很多种处理方法。 开始的是基于规则的方法，比如hobbs（类似往前找合适的NP）、中心理论（向回看中心、向前看中心），然后基于句法的方法，以及基于训练集的方法，比如SVM等等（Deep Learning等也可以用了http://tcci.ccf.org.cn/conference/2013/NLPCC2013papers/
NLP 词义消歧
shui_chi_的博客
12-09 7704
NLP 词义消歧
词义消歧：调研与思考
m0_62042674的博客
05-18 1168
词义消歧（Word-sense disambiguation，简称WSD）是识别在一个句子或其他上下文段落中所指的词义的过程。歧义与消歧是自然语言理解中最核心的问题，在词义、句义、篇章含义层次都会出现语言在上下文语义不同的现象，消歧即根据上下文确定对象语义的过程。词义消歧即在词语层次上的语义消歧。语义消歧（词义消歧）是自然语言处理任务的一个核心与难点，影响了几乎所有任务的性能，比如搜索引擎、意见挖掘、文本理解与产生、推理等。在语言学长期发展的过程中，语言本身积累了许多一词多义的用法。
【自然语言处理】汉语词义自动消岐系统
ayaishere_的博客
01-17 1030
自然语言处理之汉语词义自动消岐系统
词义消歧（基于词向量）
loveitlovelife的博客
10-16 2611
from gensim.models import Word2Vec model = Word2Vec.load('word2.model') content=['用','苹果','性能','好','分辨率','高'] des1=['美国','一家','高科技','公司','经典','产品','有','iphone','手机'] des2=['水果','一种','产自'] def w2v_m...
生成句法分析树以及从一个小例子来看词义消歧及语义角色标注
smilejiasmile的博客
07-09 5759
一、生成句法分析树把一句话按照句法逻辑组织成一棵树，由人来做这件事是可行的，但是由机器来实现是不可思议的，然而算法世界就是这么神奇，把一个十分复杂的过程抽象成仅仅几步操作，甚至不足10行代码，就能让机器完成需要耗费人脑几十亿脑细胞的工作，本文我们来见识一下神奇的句法分析树生成算法  请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址句法分析先来解释一下句法分析。句法...
cips2016+学习笔记︱NLP中的消岐方法总结（词典、有监督、半监督）
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素质云笔记
02-05 1万+
歧义问题方面，笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题：也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息（例如run即是动车也是名词），但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显。 这篇论文有一些利用词向量的办法：Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012)
基于TF-IDF-CNN的汉语词语语义关系高效分类法
本文主要探讨了基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的汉语词语义关系分类方法。在自然语言处理领域中，理解和识别词汇间的语义关系对于...
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