宅男的福音-优快云博客

原创如何用 word2vec 计算两个句子之间的相似度

具体的实现可以移步我的另一篇文章。其中，是基础也是关键，它直接影响后续句子向量的计算准确性和相似度计算的效果。获取词向量主要是通过预先训练好的Word2Vec模型实现的。这些模型通过大规模文本数据集训练获得，能够将单词转换为固定维度的稠密向量。这些向量能够在多维空间中表示单词的语义信息，即通过向量的距离来反映词义的相近程度。使用预训练的Word2Vec模型不仅可以节省大量的时间和计算资源，而且使我们能够利用已有的丰富语义信息来提高句子相似度计算的准确性和效果。

2024-08-21 11:05:10 2398

原创 java实现Word2Vec计算语义相似度例子，详细注释，AI入门学习，附源码，预训练文件

根据文本内容获取对应的词向量列表计算并输出两个句子的相似度对句子进行分词处理计算两个句子的相似度计算两个向量的余弦相似度计算一组向量的平均值向量

2024-08-14 11:10:42 964

原创火绒安全软件和360的对比

火绒安全的安装包小巧，仅 9.1MB 大小，却集成了丰富多样的功能，如防火墙、杀毒引擎、HIPS、弹窗拦截、文件粉碎、垃圾清理、系统右键管理等。总之，火绒安全软件以其轻量级设计、全面防护与杀毒能力、良好的用户体验、定制化安全、多功能集成以及企业版高级防护功能等优势，成为了国内备受瞩目的杀毒软件之一。无论是个人用户还是企业用户，选择火绒安全软件，都能提升自己的安全防护能力，畅享更加纯净、安全的网络环境。这些功能的集成，为用户提供了一站式的安全解决方案，无需再安装多个安全软件，节省了系统资源，提高了使用效率。

2024-08-23 10:35:47 1202

原创傲慢和偏见？不争气的国产软件和作死的NotePad++不当言论始末

Notepad 和 Notepad++ 都是基于 Windows 的文本编辑器，通常用于编写和编辑纯文本文件。这两个应用程序都是简单的轻量级程序，提供基本的文本编辑功能。Notepad++是一口君经常使用的一款文本编辑软件，用了大概10年了。然而Notepad++软件的作者是中国台湾省人，其具有明显的/jd/td倾向。该作者经常大量发表错误言论，且拒不认错。还有很多言论太过激烈的，截图就都被封这里就不展示，作为我来说是很气愤的。这里推荐一款可以替代的软件。

2024-08-20 14:10:39 2835

原创未来十年，人工智能：泡沫还是革命？

年前，如果有人说AI将会颠覆世界，大部分人会一笑置之。但今天，人工智能早已不再是科幻小说里的概念。它正以惊人的速度渗透进我们的生活，从智能手机到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融服务，AI的影响无处不在。不过，尽管AI技术取得了显著的进步，但关于其发展前景仍然存在诸多争议。有人认为AI将是推动人类进步的关键力量，也有人担忧它可能导致大规模失业和社会动荡。在我看来，未来十年将是决定AI命运的关键时期。

2024-08-20 09:21:51 339

原创出现中介是坏事吗？浅谈Java中介者模式

中介者模式的核心在于封装系统内对象间的交互，通过引入一个中央控制点来降低对象间的耦合度。它使得对象可以专注于自己的职责，而不必关心与其他对象的直接通信细节，从而简化了对象的设计和实现。

2024-08-16 10:41:11 240

原创什么是人工智能？它离我们有多远？人工智能的2个方向，3个阶段，3大应用，挑战和未来

强AI或通用AI人工智能的学派符号主义连接主义行为主义人工智能的发展阶段计算智能感知智能认知智能人工智能的主要应用机器视觉语音处理自然语言处理（NLP）人工智能的挑战和未来

2024-08-15 11:03:12 307

原创什么是人工智能？它离我们有多远？人工智能的2个方向，3个阶段，3大应用，挑战和未来

2024-08-15 10:07:03 338

原创什么是Prompt工程？Prompt有什么作用和技巧？人工智能大模型入门

Prompt工程是连接人类与AI大模型的桥梁。通过本文的学习，你将能够更有效地与AI合作，释放它们的全部潜力。记住，实践是掌握Prompt工程的关键。开始你的实践，与AI共同创造无限可能。

2024-08-13 09:18:31 642

原创 java实现Word2Vec计算语义相似度，AI入门，附[源码][预训练文件]，分步骤详细注释版

根据文本内容获取对应的词向量列表对句子进行分词处理计算两个向量的余弦相似度计算两个句子的相似度计算一组向量的平均值向量预训练文件

2024-08-12 10:10:52 1037

原创 java实现Word2Vec计算语义相似度例子，详细注释，AI入门学习，附源码，预训练文件

java实现Word2Vec预训练字符串相似度例子，详细注释，附工程源码

2024-08-11 13:29:56 973 4

百度百科新闻小说word2vec预训练中文模型

百度语料库的Word2Vec模型百度的Word2Vec模型是基于其内部收集的大量中文文本数据训练而成的。这些数据涵盖了新闻、网页、社交媒体等多种来源，确保了模型的广泛性和实用性。百度的Word2Vec模型通常具有以下特点：大规模：训练数据集巨大，覆盖了丰富的语言现象。高质量：经过精心清洗和处理，保证了模型的准确性。开放性：百度有时会公开发布这些模型，供学术界和工业界免费使用。一旦下载了模型，用户需要了解如何加载并使用这些词向量。通常，这涉及到将模型文件导入到Python环境中，使用如gensim这样的库来读取和操作模型。

2024-08-12

Word2Vec预训练字符串相似度-java实现，详细注释到行，附工程源码，预训练文件，F5直接运行

Word2Vec是一种自然语言处理技术，用于将单词转换为数值向量，从而捕捉单词之间的语义关系。该技术包括两种主要模型：连续词袋模型和跳跃式n-gram模型。这些模型通过训练可以有效地表示词汇之间的相似度和上下文关系，进而应用于各种NLP任务中。具体分析如下：连续词袋模型： CBOW模型基于一个简单而强大的想法：它使用一个单词的上下文来预测该单词本身。模型由输入层、投影层和输出层组成。在输入层，模型接收一组One-Hot编码的向量，每个向量代表一个上下文单词。这些向量被用来与权重矩阵相乘，结果是一个单一的向量，这个向量是所有上下文向量的累加或者平均值。这个综合向量随后被用来计算在输出层每个单词的概率，最大概率的单词被视为预测目标单词。这种模型的关键在于它迫使模型关注整个上下文，而不是单个单词，以此来预测目标单词。这种方法有效地假设了上下文中的所有单词都对预测目标单词有贡献，从而捕获了单词之间的语义关系。

2024-08-11

java实现Word2Vec预训练字符串相似度例子，详细注释，附工程源码，预训练文件，工程直接可以运行

Word2Vec是Google在2013年推出的一种基于神经网络的词嵌入技术，它在自然语言处理（NLP）领域中具有广泛的应用。Java版的Word2Vec实现为开发者提供了一个用Java语言编写的工具，使得在不熟悉Python等其他编程语言的情况下也能进行词向量的学习和应用。下面我们将详细探讨Word2Vec的核心概念、Java实现的细节以及如何在实际项目中使用。

2024-08-11

空空如也

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