node synonyms

Empfohlene Einführungs- und Nachschlagewerke zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Dieses Buch wurde von Synonyms-Autoren mitverfasst.

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„Intelligente Fragebeantwortung und Deep Learning“ Dieses Buch richtet sich an Studenten und Softwareentwickler, die sich auf den Einstieg in maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache vorbereiten. Es stellt viele Prinzipien und Algorithmen in der Theorie vor und bietet auch viele Beispielprogramme, um sie praktischer zu machen Diese Programme sind in der Beispielprogrammcode-Bibliothek zusammengefasst und dienen vor allem dazu, die Prinzipien und Algorithmen zu verstehen. Sie können sie gerne herunterladen und ausführen. Die Adresse der Codebasis lautet:

https://github.com/l11x0m7/book-of-qna-code

Synonyme

Chinesische Synonyme für die Verarbeitung und das Verstehen natürlicher Sprache.

Das beste Toolkit für chinesische Synonyme.

synonyms können für viele Aufgaben beim Verstehen natürlicher Sprache verwendet werden: Textausrichtung, Empfehlungsalgorithmen, Ähnlichkeitsberechnungen, semantischer Offset, Schlüsselwortextraktion, Konzeptextraktion, automatische Zusammenfassung, Suchmaschinen usw.

Willkommen

 npm install node-synonyms

Dieses Projekt ist das Node.js-Toolkit von Synonyms. Die stabile Version ist v1. Es wurde unter Mac OSX und Linux getestet. Derzeit ist das NPM-Modul nach dem Packen 47 MB ​​groß. Dies liegt daran, dass die Vokabeldatei sehr groß ist und Sie beim Herunterladen etwas Geduld benötigen.

Unterstützt die Verwendung der Umgebungsvariablenkonfiguration:

Umgebungsvariablen	beschreiben	Standardwert
SYN_MODEL_W2V_PATH	Word-Vektordatei, die nach dem Word2vec-Training erhalten wurde	node_modules/node-synonyms/data/words.vector
SYN_WORDSEG_CUSTOM_DICT	Benutzerwörterbuch zur Wortsegmentierung	node_modules/node-synonyms/data/tokenizer/user.dict.utf8
SYN_WORDSEG_STOPWORD_DICT	Stoppwortwörterbuch für die Wortsegmentierung	node_modules/node-synonyms/data/tokenizer/stop_words.utf8
SYN_WORDSEG_PUNCT_DICT	Interpunktionswörterbuch zur Wortsegmentierung	node_modules/node-synonyms/data/tokenizer/punctuation.utf8

API

 var synonyms = require("node-synonyms") # 使用上述环境变量做定制化

Alle Rückgabewerte der Schnittstelle sind Promise.

Synonyme#seg(Satz, [Stoppwörter, Punkt])

Wortsegmentierungsschnittstelle

 let sen1 = "移动互联网";
synonyms.seg(sen1, true, true)
    .then(function(words){
        // do your magic
        });

stopwords (Boolean), ob Stoppwörter beibehalten werden sollen, punct (Boolean), ob Satzzeichen beibehalten werden sollen.

• Rückgabewert

[String], eine Liste von Wörtern.

 ["移动","互联网"]

Synonyme#Vektor(Wort)

Gibt einen Vektor von Wörtern zurück

 synonyms.vector("股市")
    .then(function(v){
        // do your magic
        })

• RückgabewertJSONArray

[float] , ein Vektor von 100-dimensionalen Float-Werten.

Synonyme#Anzeige(Wort)

Drucken Sie die Nachbarn und die Relevanz eines Wortes aus

 synonyms.display("飞机");

• Der Rückgabewert wird zum Debuggen an die Konsole ausgegeben.

Synonyme#in der Nähe(Wort)

Gibt die Nachbarn eines Wortes zurück

 synonyms.nearby("股市")
    .then(function(results){
            // do your magic
        });

• RückgabewertJSONArray

[[words], [scores]] , enthält zwei Listen, die erste ist das Wort, die zweite ist die Distanzbewertung des entsprechenden Wortes, ebenfalls im Intervall [0~1], je näher an 1, desto ähnlicher ist es .

Zum Beispiel:

 [
    ["股市","股价","股票市场","股灾","楼市","股票","香港股市","行情","恒指","金融市场"],
    [1,0.786284,0.784575,0.751607,0.712255,0.712179,0.710806,0.694434,0.67501,0.666439]
]

Synonyme#compare(Satz1, Satz2)

Vergleichen Sie zwei Sätze auf Ähnlichkeit

 let sen1 = "移动互联网";
let sen2 = "互联网";
synonyms.compare(sen1, sen2)
    .then(function(similarity){
        // do your magic
    });

• Rückgabewert float

Die Ähnlichkeit ist ein Gleitkommawert im Konfidenzintervall [0~1]. Je näher sie bei 1 liegt, desto ähnlicher ist sie.

Beitragen

 admin/test.sh # 单元测试

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nodejieba

Fast-Levenshtein

Berechnen Sie den Kosinusabstand

node-word2vec-reader

Stellungnahme

Synonyme veröffentlicht Zertifikat GPL3.0. Daten und Verfahren dürfen in der Forschung und in kommerziellen Produkten verwendet werden und müssen zitiert und angesprochen werden, beispielsweise in allen veröffentlichten Medien, Zeitschriften, Magazinen oder Blogs.

 @online{Synonyms:hain2017,
  author = {Hai Liang Wang, Hu Ying Xi},
  title = {中文近义词工具包Synonyms},
  year = 2017,
  url = {https://github.com/huyingxi/Synonyms},
  urldate = {2017-09-27}
}

Chatopera-Cloud-Dienst

https://bot.chatopera.com/

Der Chatopera-Cloud-Service ist ein One-Stop-Cloud-Service für die Implementierung von Chat-Robotern und wird auf Basis der Anzahl der Schnittstellenaufrufe abgerechnet. Chatopera Cloud Service ist eine Software-as-a-Service-Instanz der Chatopera-Bot-Plattform. Basierend auf Cloud Computing ist der Chatopera-Clouddienst ein Chatbot-as-a-Service -Clouddienst.

Die Chatopera-Roboterplattform umfasst Komponenten wie Wissensdatenbank, Mehrrundendialog, Absichtserkennung und Spracherkennung, standardisierte Chat-Roboter-Entwicklung und unterstützt Szenarien wie intelligente Fragen und Antworten für Unternehmens-OA, intelligente Fragen und Antworten für die Personalabteilung, intelligenten Kundenservice und Online-Marketing. IT-Abteilungen und Geschäftsabteilungen von Unternehmen nutzen die Cloud-Dienste von Chatopera, um Chatbots schnell online zu bringen!

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