该【隐式语义去重技术 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【35】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【隐式语义去重技术 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,即不同文本之间通过隐含的概念或主题相关联。,这些特征反映文本的主旨和含义。,可以识别具有相似语义内容的重复文本。(如LDA、LSA)将文本分解为主题或概念的集合,这些主题是文本中共同出现的单词或短语。。,并从每个簇中选择一个代表性文本作为唯一文本。,它捕获文本的语义信息,但不保留原始文本的细节。,然后比较不同的文本的指纹来检测语义相似性。,特别是对于大规模数据集。)和循环神经网络(RNN)已被用于隐式语义去重任务。,并直接预测两个文本之间的相似性分数。。(GNN)将文本表示为图结构,其中单词或主题被节点表示,而语义关系被边表示。,并聚合节点和边的特征以获得文本的语义表示。。,结合多种隐式语义去重技术以提高去重准确性和效率。,以从未标记或部分标记的数据中学****去重模型。隐含语义索引技术隐式语义去重技术隐含语义索引技术隐含语义索引技术(LSI),它将文档表示为概念或主题的向量,而不是单个单词。,即使这些单词不直接出现。,包括信息检索、文档分类和搜索引擎优化。,而不是简单的词语匹配。,而不是仅仅比较单词的出现频率。,并确保用户看到与查询相关的文档,即使这些文档中没有包含查询单词。,而不是单词的集合。,允许进行语义分析和比较。,这意味着只有文档中出现概念或主题的向量才有非零值。,通过识别相关文档的语义内容来提高相关性。,并检索与查询意图相关的文档,即使查询中没有明确包含相关单词。、学术数据库和数字图书馆中。,基于文档的语义内容。,并将其分配到最相关的类别。、主题建模和文档组织。,它使用LSI原理来创建与查询语义相关的网站内容。,以提高网站在搜索结果中的排名。、信息丰富的内容,这有助于用户和搜索引擎。
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