1. TensorFlow核心理解TensorFlow本质上是一张计算图，数据在图上计算和流动。写TensorFlow程序，需要:构建一张计算图;运行会话，执行图中的运算。2. TensorFlow的几个概念图（Graph）：用来表示计算任务，也就我们要做的一些操作。会话（Session）：建立会话，执行图中的计算，得到结果。如果把每个图看做一个车床，那会话就是一个车间，里面有若干个车床，用来把数
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2024-01-07 16:44:46
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在这一部分中，我们将要介绍NLP领域的一个重要问题：语义分析。 语义分析分为两个部分：词汇级语义分析以及句子级语义分析。 这也就是为什么在词法分析和句法分析之后，我们要介绍的是语义分析而不是篇章分析的原因。【一】词汇级语义分析首先，我们来介绍词汇级语义分析。 词汇级语义分析的内容主要分为两块： 1.词义消歧 2.词语相似度 二者的字面意思都很好理解。其中，词义消歧是自然语言处理中的基本问题之一，
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2023-07-30 19:09:17
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目录1.隐性语义分析2.奇异值分解2.1左奇异向量U2.2奇异值向量S2.3右奇异值向量V^T2.4SVD矩阵的方向2.5主题约简 1.隐性语义分析隐形语义分析基于最古老和最常用的降维技术–奇异值分解(SVD)。 SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个时对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个更简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。 利用
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2024-04-19 12:10:45
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过去的NLP实验人员发现了一种揭示词组合的意义的算法，该算法通过计算向量来表示上述词组合的意义。它被称为隐语义模型（latent semantic analysis，LSA）。当使用该工具时，我们不仅可以把词的意义表示为向量，还可以用向量来表示整篇文档的意义。 在本章中，我们将学习这些语义或主题向量。我们将使用TF 目录1.TF-IDF向量及词形归并2.主题向量3.思想实验4.一个主题评分算法5.
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2024-06-08 13:35:26
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果 Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Qu
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2023-11-07 22:15:22
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# NLP 语义标注入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义标注是一个重要的任务。它旨在为文本中的词语或短语分配特定的意义或类别。接下来，我将为你提供一个全面的流程，帮助你实现 NLP 语义标注。
## 流程概述
以下是 NLP 语义标注的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据采集：获取需要进行标注的文本数据 |
| 2 | 数
0、前言论文题目：KaFSP: Knowledge-Aware Fuzzy Semantic Parsing for Conversational Question Answering over a Large-Scale Knowledge Base 论文地址：https://aclanthology.org/2022.acl-long.35.pdf 代码：https://github.com/
语义化标签是什么？
语义化标签是HTML5的新特性，让标签有自己的含义。优点使代码结构清晰，有利于团队开发。便于各种设备解析，如屏幕阅读器等，以
语义的方式渲染页面利用搜索引擎优化常见的
语义化标签<title>：页面主体内容。<hn>：h1~h6，分级标题，<h1> 与 <title> 协调有利于搜索引擎优化。<ul>：无序列表。<li
一、简单介绍LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度。二、文本挖掘的两个方面应用（1）分类： a.将词汇表中的字词按意思归类（比如将各种体育运动的名
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2024-10-08 13:11:25
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# NLP语义搜索：让搜索变得更智能
随着数据量的激增，传统的基于关键字的搜索方法逐渐显得力不从心。为了提升搜索的准确性与智能化，语义搜索应运而生。本文将探讨NLP（自然语言处理）语义搜索的基本原理，并提供一个简单的代码示例，帮助大家理解这一技术的运用。
## 什么是语义搜索？
语义搜索是一种通过理解用户查询背后意图与上下文的搜索方法。与传统搜索相比，语义搜索能够识别同义词、词义以及相关概念
# NLP 语义搜索的探索与实践
## 引言
随着大数据时代的来临，信息的爆炸式增长使得传统的关键词搜索面临诸多挑战。用户在搜索信息的过程中，往往希望得到更准确、更符合其意图的结果。为此，NLP（自然语言处理）技术迅速崛起，并引入了语义搜索的概念。本文将深入探讨NLP语义搜索的原理、应用，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一技术。
## 什么是语义搜索？
语义搜索是指利用自然语言处理和机器
# 实现语义扩充的 NLP 指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义扩充（Semantic Expansion）是一种技术，它通过对词汇进行扩展，使文本中包含更多语义信息。本文将为一位刚入行的小白提供实现语义扩充的完整流程和代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现语义扩充的主要步骤。以下是整个实现流程的简要概述：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
矛盾分析法 矛盾分析法是指运用矛盾的观点观察、分析事物内部的各个方面及其运动的状况，以达到认识客观事物的方法。它是定性分析的方法。运用这一方法，必须坚持对立统一的观点，从统一中看到对立，从对立中看到统一。具体来说，一是必须坚持“两点论”，防止片面性，切忌“顾此失彼”。二是必须坚持“重点论”，善于把握主要矛盾和矛盾的主要方面，突出重点，抓住关键。三是必须坚持“矛盾的普遍性和矛盾的特殊性相结
# 如何实现 NLP 语义召回
随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，语义召回成为了信息检索和推荐系统中的一项关键技术。对于刚入行的小白来说，这可能看起来有些复杂，但只要按照步骤走，你就能实现一个语义召回系统。本文将详细讲解实现过程，从整体流程到代码实现，希望对你有所帮助。
## 整体流程
实现一个简单的 NLP 语义召回系统通常还是可以拆分成几个步骤，下面是整个流程的概览：
| 步骤
# NLP语义歧义的科普知识
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解析和生成自然语言。语义歧义是NLP中常见的难题之一，它指的是同一词语或短语在不同上下文中可能具有多种意义。在本文中，我们将探讨语义歧义的定义、原因，并通过代码示例展示如何应对这种情况。
## 什么是语义歧义？
语义歧义是指同一词语或表达在不同上下文中可能有不同的解释。举个例子，词语“银
语义网络与知识图谱入门（二）OWLowl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。<owl:Ontology rdf:about="">
<rdfs:comment>An example OWL ontology&l
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2024-08-03 13:34:35
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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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一、知识总结 首先是语义分析。语义分析的任务是审查每一个语法结构的静态语义，即验证语法正确的结构是否有意义。几种常用的中间语言形式有：逆波兰表示法、图表示法、三元式、间接三元式、四元式。 波兰表示是一种既不须考虑优先关系、又不用括号的一种表示表达式的方法（前缀式）。图表示法又包括抽象语法树和无循环有向图（DAG）。三元式由三个部
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2024-01-12 18:59:58
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7 语义消歧语义消歧就是为了解决歧义问题：很多词语都有几个意思或者语义，如果把这样的词从上下文中独立出来考虑，就会产生语义歧义。其任务是确定一个歧义词的哪一种语义在一个特殊的使用环境中被调用。词的语义定义由词典、类义辞典或者其他的参考资源给出，消歧的任务就是根据具体的上下文确定某一个歧义词的确切含义。（不同词典给出的定义又不完全相同）一个词的不同含义是相互联系相互交叉的最简单的处理方法是把一个词的
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2023-07-31 23:15:23
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通过词法分析，我们成功得到了一个完整的token 文件以及符号表，接下来要做的就是语法/语义分析。我们采用的分析方法是算符优先算法，实现这一个算法的前提是文法必须是算符优先文法，因此我们首先要做的事就是构造算符优先文法，文法结构如下：1、构造文法并且初始化其各个属性。class Grammar
{
public:
int getid(){ return id ; }
char * ge
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2024-04-10 20:14:23
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