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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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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在正则表达式中，匹配是最最基本的操作。使用正则表达式，换种说法就是“用正则表达式去匹配文本”。但这只是广义的“匹配”，细说起来，广义的“匹配”又可以分为两类：提取和验证。所以，本篇文章就来专门讲讲提取和验证。提取提取可以理解为“用正则表达式遍历整个字符串，找出能够匹配的文本”，它主要用来提取需要的数据，常见的任务有：找出文本中的电子邮件地址，找出HTML代码中的图片地址、超链接地址……提取数据时，
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2024-04-15 20:33:54
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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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目录文本的表示距离度量要计算文本的相似度，要解决两个问题：首先，需要选择一个文本的表示方式。其次，需要选择一个衡量文本的相似度的距离度量。文本的表示自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些文本符号数学化。词向量是用一个向量来表示某个词的方法。下面介绍几种常见的词向量。SOW 词集模型忽略文本词序、语法和句法，仅仅记录某个词是否在文本中出现。具体地，根据语料库获得一个
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2024-10-23 19:21:56
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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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写在开始之前：语义即联系。以下部分来自于我在公司内部的分享。一、相关概念在学术上，大致有以下三个概念和文本相似度相关：Semantic Textual Similarity(文本语义相似度)：5分表示非常相似，0分表示非常不相似。Paraphrase Identification(复述判定)：1表示是复述，0表示不是复述。Natural Language Inference(自然语言推断)：C表示
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2023-11-27 02:27:32
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DSSM这篇paper发表在cikm2013，短小但是精炼，值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper，一并记录在这里DSSMDSSM的结构DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配，简单的来说，传统检索场景下的匹配主要有:字面匹配: TFIDF 、 BM25 等使用 LSA&nbs
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2023-11-20 17:09:30
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nce/Textual Ent...
原创
2023-07-25 19:57:45
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语义计算的任务：解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。面临的困难：自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义、多义、量词的辖域、隐喻等同一句子对于不同的人来说可能有不同的理解语义计算的理论、方法、模型尚不成熟格语法语义网络事件的语义关系优点：(1)直接而明确地表达概念的语义关系，模拟人的语义记忆和联想方式;(2)可利用语义网络的结构关系检索和推理，效率高。缺点：它不适
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2023-06-25 15:22:22
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# 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
# 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
Chatgpt | Chat | Gpt | 小智Ai | Chat小智 | Gpt小智 | ChatGPT小智Ai | GPT小智 |GPT小智Ai |随着人工智能技术的快速发展，智能化处理已经成为了现代信息处理的趋势。在这一背景下，语义理解技术作为人工智能的重要分支，正在逐渐发挥重要作用。本文将介绍语义理解技术的概念、原理及其在智能文本处理中的应用。一、语义理解技术的概念及原理语义
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2023-11-09 22:16:50
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每天给你送来NLP技术干货！作者 | 周俊贤 整理 | NewBeeNLP这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。为了方便，还是从狭义的语义匹配的场景出发，输入一对句子，输出这对句子相似性（回归，0~1）。BERT-avgBERT-avg做法
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2024-02-07 12:49:40
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx小布助
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2022-10-17 10:24:16
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话...
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2021-10-26 14:01:29
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话...
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2022-01-24 14:15:13
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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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