# Python 基于语义匹配入门指南
在现代自然语言处理（NLP）中，语义匹配是一项重要任务，它可以用来衡量两段文本的相似性。这项技术广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等领域。本篇文章将引导你了解如何实现一个基本的语义匹配系统，具体流程如以下表格所示。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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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。
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2023-11-02 10:36:02
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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
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2023-11-13 13:54:11
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# 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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# 语义匹配与Python：深度理解与实践
在自然语言处理（NLP）领域，语义匹配是一项非常重要的技术。它的核心目的是判断两个文本之间的语义相似度。这一技术在信息检索、推荐系统、问答系统等应用场景中都发挥着重要作用。本文将深入探讨语义匹配的基本概念、常用方法和Python实战示例，并将通过可视化手段（旅行图和甘特图）来展示学习过程与时间管理。
## 1. 什么是语义匹配？
语义匹配是指在某个
# 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
原创
2024-06-26 04:19:36
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在本博文中，我们将详细探讨如何使用 Python 实现语义匹配。语义匹配是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术，用于评估句子或文本段落之间的语义相似性。本文将通过一系列步骤对整个过程进行详细记录，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及版本管理等方面。
### 环境预检
首先，为确保系统能正常运行语义匹配的 Python 程序，需要进行硬件和软件的检查。
#### 系统要求
1 引言语义分割应用于静止的二维图像、视频，甚至3D或体积数据，是计算机视觉领域的关键问题之一。本文提供了一个广泛的现有数据集的调查，可能是有用的分割项目与深度学习技术。对使用深度学习进行语义分割的最重要的方法、它们的起源和它们的贡献进行了深入和有组织的回顾。全面的性能评估，它收集定量的指标，如准确性、执行时间和内存占用。2 术语和背景概念语义分割显然是实现细粒度推理的自然
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2023-12-15 17:57:33
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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
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2023-12-13 13:22:00
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在现代软件开发中，**Python 基于语义**的技术越来越受到关注。随着人工智能和自然语言处理的快速发展，如何利用 Python 实现语义分析和理解已成为研究的热点。本文旨在复盘解决这类问题的过程，从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化到扩展讨论，全面呈现这一过程中的关键要素。
## 背景描述
在最近的几年中，语义理解技术得到了迅速发展。2021年至2023年，随着Transfo
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
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2024-08-14 11:23:31
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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
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2024-01-06 20:19:25
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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
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2023-11-29 15:20:31
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ACL 2022 | 腾讯QQ浏览器实验室提出文本语义匹配训练策略，与PLM结合效率不减这篇ACL 2022研究提出了一个简单而有效的文本语义匹配的训练策略，通过分治的方式将关键词从意图中分离出来。作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年的 ACL 都吸引了大量华人学者投稿、参会。今年的 ACL 大会已是第 60 届，于 5 月 22-5 月 27 举办。受到疫情影响，国内 NLP
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
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2024-10-11 11:24:45
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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
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2023-11-28 12:34:48
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作者：周小强 陈清财 曾华军1引言纵观自动问答系统的技术发展历史，从1950年代因图灵测试而诞生至今，已经有几十年的历史。但真正在产业界得到大家的广泛关注，则得益于2011年Siri和Watson成功所带来的示范效应。自此，自动问答系统较以往任何时候都显得离实际应用更近。这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步，另一方面得益于维基百科等大规模知识库以及海量网络信息的出现。然而，现有的自动
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
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2024-01-18 21:16:02
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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
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2024-05-13 14:00:48
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