ناقلات الدلالية حزمة لإنشاء وتبحث في مؤشرات ناقلات الدلالية والبحث عن طريق التفاف Apache Lucene
التحميل الان

ناقلات الدلالية الترتيب والملخص

ناقلات الدلالية العلامات

بحث خلق معالجة اللغة الطبيعية إنشاء ناقل دلالي خوارزمية الإسقاط العشوائي ناقل دلالي

ناقلات الدلالية وصف

حزمة لإنشاء البداية والبحث عن مؤشرات ناقلات دلالية من خلال التفاف Apache Lucene تم إنشاء مؤشرات ناقلات الدلالية من خلال تطبيق خوارزمية الإسقاط عشوائي على مصفوفات وثيقة الوثيقة. تم إنشاء الحزمة كجزء من مشروع من قبل جامعة بيتسبرغ مكتب إدارة التكنولوجيا، لاستكشاف إمكانية مطابقة المفاهيم ذات الصلة تلقائيا في مجال إدارة التكنولوجيا، على سبيل المثال، تعيين تقنيات جديدة للترخصات المهتمة المثيرة للفتوين. يمكن العثور على مشروع ناقلات الدلالية على http: //real.hsls.pitt.edu.the الحزمة تنشئ نموذج هودفاس، من النوع الذي تم تطويره بواسطة مشروع InfoMap جامعة ستانفورد والباحثين الآخرين خلال التسعينيات وأوائل 2000s. تم تصميم هذه النماذج لتمثيل الكلمات والمستندات من حيث المفاهيم الأساسية، وعلى هذا النحو يمكن استخدامها للعديد من المهام المطابقة للدلية (علم المفاهيم) مثل توليد المرادفات التلقائي وتمثيل المعرفة ومطابقة المفهوم. تستخدم حزمة ناقلات الدلالية خوارزمية الإسقاط عشوائي، شكل من أشكال التحليل الدلالي التلقائي، على غرار التحليل الدلالي الكامن (LSA) ومتغيراتها مثل التحليل الدلالي الكامن الاحتمالية (Plsa). ومع ذلك، على عكس الأساليب الأخرى، لا يعتمد الإسقاط العشوائي على استخدام خوارزميات تحلل مصفوفة مكثفة على حسابي مثل تحلل القيمة المفرد (SVD). هذا يجعل الإسقاط عشوائي تقنية أكثر قابلية للتطوير في الممارسة. ينحدر تطبيقنا من الإسقاط العشوائي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) من عمل Pentti Kanerva على الذاكرة الموزعة على Sparse، والتي في تحليل الدلالي والتعدين النصي، كما تم استدعاء هذه الطريقة فهرسة عشوائية. طبق عدد متزايد من الباحثين الإسقاط العشوائي لمهام NLP، مما يدل على الأداء الدلالي مقارنة بأشكال أخرى من التحليل الدلالي الكامن. مزايا أداء حسابية كبير في إنشاء وصيانة النماذج. متطلبات: جاوة

ناقلات الدلالية برامج ذات صلة