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传统的词汇数据库（Lexical Database），如WordNet，是自然语言处理中一种常见的资源，用于提供词汇的定义、词义关系（如同义词、反义词）和词汇层次结构（如上下位词）。虽然这些资源在许多任务中都非常有用，但它们也存在一些限制，这促使了分布式语义的发展。以下是
通过以下代码，实现加载word2vec词向量，每次加载都是几分钟，效率特别低。 （1）方案一 第一次加载后保存为能够快速加载的文件，第二次加载就能快读读取。 （2）方案二 第一次加载后，只将使用到的词向量以表格的形式保存到本地，第二次读取就不需要加载全部word2ve
这一段时间大模型的相关进展如火如荼，吸引了很多人的目光；本文从nlp领域入门的角度来总结相关的技术路线演变路线。 1、introduction 自然语言处理（Natural Language Processing），简称NLP，是通过统计学、数学模型、机器学习等相关技术研究人类语言的特征，对其进行数学的表
一、任务目标 python代码写将 HarryPorter 电子书作为语料库，分别使用词袋模型，TF-IDF模型和Word2Vec模型进行文本向量化。 1. 首先将数据预处理，Word2Vec 训练时要求考虑每个单词前后的五个词汇，地址为 作为其上下文 ，生成的向量维度为50维 2.分别搜索 courtroom 和 wizard 这两个词
自然语言处理：一种能让计算机理解人类语言的技术，换而言之自然语言处理的目标就是让计算机理解人说的话， 单词的含义 让计算机理解语言，首先要理解我们的单词，有三种方法，1.基于同义词词典，2.基于计数方法，3.基于推理的方法(word2vec)。 单词分布式表示 大家都
LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。 LDA的过程可以分为以下几步
🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 一、项目简介 二、实验过程 2.1获取数据 2.2情感分析 2.3TF-IDF+Kmeans聚类分析 2.4LDA主题
毕业论文（设计）开题报告 学生姓名 学 号 所在学院 信息工程学院 专 业 指导教师姓名 指导教师职称 工程师 助教 指导教师单位 论文（设计）题目 基于朴素贝叶斯算法旅游景点线上评价情感分析 开 题 报 告 内 容 选题依据及研究内容（国内、外研究现状，初步
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、LDA简介 二、数学原理（以二分类为例子） 1、设定 2、每一类的均值和方差 3、目标函数 4、目标函数的求解 5、最终的实践所求 三、多分类LDA 四、
1. 获取投影坐标 该函数用于获取一个点到一条直线的投影点的坐标。函数中的参数point表示点的坐标，以[a,b] 的形式表示；参数line表示直线的参数，以[k,t]的形式表示，其中k表示直线的斜率，t表示直线的截 距。函数的返回值为投影点的坐标，以[a\\\',b\\\']的形式表示。
