哪些Microsoft认知服务(或Azure机器学习服务?)是最好的,也是最少的工作,用来解决查找给定文章的相似文章的问题。文章是一串文本。假设我没有关于文章的用户交互数据。
Microsoft Cognitive Services中有什么东西可以开箱即用地解决这个问题吗?似乎我不能使用推荐API,因为我没有交互/用户数据。
安东尼
Stanford提供了NERs来检测POS标签和NERs。但是当我试图分析的时候,我正面临一个问题。这句话如下:
Joseph E. Seagram & Sons, INC said on Thursday that it is merging its two United States based wine companies
下面是我的代码
st = StanfordNERTagger('./stanford- ner/classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz',
我尝试对文本数据进行聚类,数据清晰,标记化等。我如何在Kmeans或其他聚类模型中输入相似度矩阵?
from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec, WordEmbeddingSimilarityIndex
from gensim.similarities import SoftCosineSimilarity, SparseTermSimilarityMatrix
documents = list(data['clear_response'])
te
我正在致力于python中的文本嵌入。在那里我发现了两个文档与Doc2vec模型之间的相似性。代码如下: for doc_id in range(len(train_corpus)):
inferred_vector = model.infer_vector(train_corpus[doc_id].words) # it takes each document words as a input and produce vector of each document
sims = model.docvecs.most_similar([inferred_vector], to
我把员工的名字保存在文本文件中。我处理了这个文件,并比较了一个已经存在的名称。当我使用most_similar方法检查时,我发现即使在语料库中存在完全相同的名称,它也会返回完全无关的名称。
import gensim
training_file='todel.txt'
mylist=list()
with open(training_file, encoding="iso-8859-1") as f:
for i, line in enumerate(f):
mylist.append(gensim.models.doc2vec.Tag
我有一个带有预定义文本的Xlsx文件,只有一列。用户将输入一个或多个单词,输出将是包含一个或多个单词的文本。 import numpy as np
import pandas as pd
import time
import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel, cosine_similarity
from sklearn.metri
我记得看到有人在Oracle中使用一个函数,他们可以在其中指定文本匹配的百分比。例如:
0123456789将与此匹配:1123456789为90%左右(我不是数学家,但希望您能理解……)
我想不出合适的关键字来找到我正在寻找的函数。有人能帮我解决这个问题吗?谢谢。
它可能看起来像这样:
select *
from something s
where matches(s.textcolumn, 'Matching Text') > .9
我想从我的数据库中删除类似的数据。现在我可以从我的数据库中删除重复的数据并保留一个。
$sql = "UPDATE `clf_ads` SET `enabled`= '0' WHERE adid NOT IN (SELECT * FROM (SELECT MAX(adid) FROM clf_ads GROUP BY adtitle) x)";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
echo "Record deleted successfully";
} else {
echo "Error de
我有一份文件清单如下:
["Display is flickering"]
["Battery charger is broken"]
["Hard disk is making noises"]
这些文本文档只是免费文本。我已经处理了标记化,柠檬化,停止词删除,现在我想根据一个单词列表来分配标签。示例:
{"#display":["display","screen","lcd","led"]}
{"#battery":["battery