言简意赅，盘点知识图谱在各领域的应用01 语义匹配02 搜索推荐03 问答对话04 推理决策05 区块链协作 什么是知识图谱？通俗易懂01 语义匹配语义匹配是搜索推荐、智能问答和辅助决策的基础。在没有知识图谱以前，文本匹配主要依靠字面匹配为主，通过数据库搜索来获取匹配结果。但这种做法存在两个问题，一方面是文本输入本身的局限性造成检索遗漏；另一方面，检索结果的评价缺少可解释性，排序受到质疑，因此往
# Python 语义匹配
在自然语言处理（NLP）领域中，语义匹配是一个重要的概念，它涉及到文本之间的相似度和相关性。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现语义匹配任务。在本文中，我们将探讨Python中如何实现语义匹配，并提供一些代码示例。
## 什么是语义匹配？
语义匹配是指在自然语言处理中，判断两段文本之间的语义相似度和相关性。它可以应用于问答系统、文本相似度
# Python语义匹配
在计算机科学中，语义匹配是指比较两段文本或代码的意思是否相近或相同。在自然语言处理和机器学习中，语义匹配是一个非常重要的任务，它在文本相似度、问答系统、信息检索等领域有着广泛的应用。
Python作为一种广泛使用的编程语言，也需要进行语义匹配来比较代码的相似性。本文将介绍一些常用的Python语义匹配方法，并提供代码示例来说明这些方法的使用。
## 1. 文本预处理
原创
2023-10-24 03:48:44
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自然语言处理中的自然语言句子级分析技术，可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。词法分析：第一层面的词法分析 (lexical analysis) 包括汉语分词和词性标注两部分。 句法分析：对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。语义分析 (semantic parsing)：语义分析的最终目的是 理解句子表达的真实语义。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。
Python re正则匹配中文，其实非常简单，把中文的unicode字符串转换成utf-8格式就可以了，然后可以在re中随意调用。unicode中中文的编码为/u4e00-/u9fa5，因此正则表达式u”[\u4e00-\u9fa5]+”可以表示一个或者多个中文字符。>>> import re
>>> s='中文：123456aa哈哈哈bbcc'.decode(
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2023-06-30 09:43:56
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作者：刘子仪paper：tBERT: Topic Models and BERT Joining Forces for Semantic Similarity Detection分析语义相似度一直都是自然语言处理中的一个基础任务，在很多场景下例如问答系统，抄袭检测都有应用。这篇文章针对特定领域下的语义相似比较提出了结合topic models和BERT的tBERT模型。模型架构很简单，topic模
本文借鉴了DenseNet的思想，提出了一种密集连接的带有注意力机制的循环网络结构（DRCN）。网络中每一层的输入均由当前的特征表示、attention表示、上一层的隐藏层输出表示三部分拼接构成，并引入了自编码结构来解决不断增长的特征维度问题。本文在句子语义匹配相关数据集上进行了实验，结果表明DRCN能够在大部分任务上达到目前最优水平。论文地址:https://arxiv.org/abs/1805
任务描述 问句匹配是自然语言处理的最基本任务之一，是自动问答，聊天机器人，信息检索，机器翻译等各种自然语言处理任务基础。问句匹配的主要目的是判断两个问句之间的语义是否等价。判别标准主要根据主句（即提问者）所蕴含的意图来判断两个语句是否等价，而不直接判断两个语句是否表达相同的语义。因此，其核心是语句的意图匹配。由于来源于真实问答语料库，该任务更加接近于智能医疗助手等自然语言处理任务的实际需
语义网络与知识图谱入门(二)OWL本体声明owl用owl:Ontology来声明一个本体。rdf:about属性为本体提供一个名称或引用。根据标准，当rdf:about属性的值为""时，本体的名称是owl: Ontology元素的基准URI。An example OWL ontologyWine Ontologyrdfs:comment 提供了显然必须的为本体添加注解的能力。owl:priorVe
小布助手对话短文本语义匹配 对于大佬这段代码的解读 首先进入build_vocab.py之中，查看形成词表的过程 关键代码counts = [3,5,3,3,5,5]接下来调用词频形成新的vocab.txt的词表过程 (由于数据是脱敏的，这里考虑词语出现的频率，即词频)for ch in childPath:
print('file_name = ')
print(modelPat
用于自然语言推理的增强型 LSTMgithub: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/ESIM.py本文作者提出了基于LSTM的ESIM模型，该模型优于之前所有的模型。ESMI主要通过链式LSTM（作者也提到了Tree LSTM结构的模型HIM，但是不
本文主要是记录一下自己使用simnet做语义匹配任务的流程，并对代码各个模块的功能进行整理和解释。一、模型结构  
1. ERNIE简介这里的ERNIE(包括后面介绍的都是指的ERNIE1.0)是指百度提出的知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration），而且发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型 。 ERNIE在结构上和BERT是一样的，只是改进了BERT的预训练阶段，增加了实体等先验知识，而且在大型中
短文本语义匹配/文本相似度框架(SimilarityNet, SimNet)，基于bow_pairwise模式及框架原理介绍 一、简介短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是百度一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。1.1 示例句子1 句子2 相似度
车头 如何 放置 车牌 前 牌照
在前不久落下帷幕的第十六届国际语义评测比赛（The 16th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval 2022）中，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）与哈工大讯飞联合实验室的联合团队在多语种惯用语识别任务子赛道Subtask A（one-shot）中获得冠军。本期我们将对这个任务的夺冠系统进行简要介绍，更多具体
原文标题：Divide and Conquer: Text Semantic Matching with Disentangled Keywords and Intentshttps://arxiv.org/abs/2203.02898目录一、Introduction二、Methodology三、Results and Analysis四、Conclusion一、Introduction 
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bm25算法。 直接调用rank_bm25：im
有两种思路：采用ad-hoc检索方式1.首先获取原有的数据集qa-pairs2.用户提出的问题，进行预处理后，先从数据集中获取，相关的10个预选答案，可以采用Lucene全文检索方法。3.之后采用深度文本匹配模型（drmm），从10个预选答案中选出分数最高的答案作为最终的答案。参考：https://www.chedong.com/tech/lucene.htmlA Deep Relevance M
深度学习近几年在图像分类、分割、物体检测等领域取得了很大的进展，但是在关键点匹配（语义匹配）领域最近一段时间才逐渐引起大家的关注。在深度学习之前，许多传统的关键点匹配方法，比如SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）、FAST等一直是计算机视觉领域研究的热点问题。这些手工特征具有很好的鲁棒性和通用性，但是对于外观特征变化较大的物体效果则比较差，而深度特征则可以提供语义层
Q场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主...
原创
2023-08-03 22:33:01
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