我正在探索句子转换器,并偶然发现了这个。它展示了如何对我们的自定义数据进行培训。但我不知道该怎么预测。如果有两个新句子,如1)这是第三个例子,2)这是第三个例子。我怎么能预测到这些句子有多相似呢?train_examples, shuffle=True, batch_size=16)保存了与旧代码相比的model["This is an example sentence"
在Python中有没有什么函数可以接受多行字符串并返回它们相似度的百分比?类似于SequenceMatcher,但用于多个字符串。 例如,我们有以下句子 Hello how are you?我希望能够根据句子之间的相似程度获得百分比 假设我们有这三句话 Hello how are you?Hello how are you?那么我们应该得到100%相似的结果
这个问题是关于基于常用词的文本分类,我不知道我是否正确地处理了这个问题我有一个excel,在"Description“列中有文本,在" ID”列中有一个唯一的ID,我想迭代描述,并根据文本中常见单词的百分比或频率比较它们set or television receiver, more commonly called a television, TV, TV set, or telly
例如,12和54描述有超过75%的</e
我们是两个学生,他们想要使用单类支持向量机来检测文本文档中有摘要价值的句子。我们已经实现了句子的句子相似度函数,我们已经将其用于另一种算法。我们现在希望使用相同的函数作为libsvm for java中的单类svm的内核。
我们将PRECOMPUTED枚举用于svm_parameter中的kernel_type字段(参数)。在我们的svm_pro