sentence-similarity

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レイヤー出力を分割するときにKerasは `'Tensor 'オブジェクトに属性' _keras_shape 'を指定しません

文のサイズが2*1*300の文の埋め込み出力Xがあります。この出力を形状の2つのベクトルに分割して絶対差と積を計算したいと思います。 x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x) x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0]) x_B = Reshape((1,EMBE

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2つのnグラム間の意味の類似性はどのようにして計算できますか？

私は2つのバイグラム間の意味的類似性を計算しようとしています。このタスクを達成するために、ファーストテキストの事前に訓練された単語ベクトルを使用する必要があります。 EXのために： B-グラムは、二つの要素のPythonのリストです： [his, name]と[I, am] 彼らは2つのタプルであり、私は必要な任意の手段によって、これら2つのタプル間の類似度を計算する必要があります。私には類似

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elasticsearch NGRAMとPostgreSQLのトライグラムの検索結果は、私が怒鳴ると同じ<strong>elasticsearch</strong>にインデックスcrereatedまし

と一致していません。私のテスト項目が怒鳴るある "settings" : { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0, "analysis": { "filter": { "trigrams_filter": { "type": "ngram",

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どのように各文を入れ子にしたリストにするのですか？

私はこのようなテキストファイルを扱っています。（スウェーデン語の単語です） ['1', 'Denna', '_', 'DET', 'DT', 'UTR|SIN|DEF', '2', 'DT', '_', '_\n'] ['2', 'predestination', '_', 'NOUN', 'NN', 'UTR|SIN|IND|NOM', '7', 'SS', '_', '_\n'] ['3

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テキスト内の文章間の意味的な一貫性の発見

これらのリンクlink1とlink2のコードに基づいてプログラムを書くと、aの意味的類似性が自動的に計算されます。連続した文章とb。センテンスは、1つの介在フレーズ、ドキュメント全体（1000文）で区切ります。提供されたコードはすでにトークン化されており、意味的類似性を見つけることができますが、テキスト全体（「a、b」）にわたる連続した「介入」文の意味の類似性を計算し私は何度も何度も同じことをし

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文字列の類似性TF-IDF単語またはWord2vecの袋

2つの文字列間の類似性を計算するアプリケーションを作成しようとしています。文字列が長くありません。 3最高の文章。私はいくつかの研究を行いました。単語のまず一回の使用袋は：単語をカウントし、2つの産ベクトルを（コサイン類似度）第使用TF-IDFを比較し、生成ベクトルを比較します。第3は、word2vecと比較ベクトルを使用しています。質問のための今。パフォーマンスは、word2vec

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Simple Matching Coefficientを使って2つの文章間の類似度を求める方法は？ Iは、入力されたXとYの間の類似度を見つけるために、この<a href="https://github.com/joe-nas/ru_datamining/blob/master/Python%20Toolbox/similarity.py" rel="nofollow noreferrer">link</a>でコードを次のされてい

： def similarity(X, Y, method): X = np.mat(X) Y = np.mat(Y) N1, M = np.shape(X) N2, M = np.shape(Y) method = method[:3].lower() if method=='smc': # SMC X,Y = binar

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NLP - 2つのテキストが類似のオブジェクトを参照しているかどうかを確認する方法

ここでは一般的なガイダンスを探しています。高レベルの使用例では、いくつかの情報を抽出して処理する必要がある製品ドキュメントが届きました。を実行する前に、ドキュメントが実際にを正しい製品に参照していることを確認する必要があります。そのためには、製品の見出し/説明を正しいものとして検証する必要があります。だから私は2つのテキストテキスト1持っている - これは私と一緒に利用できる実際の製

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タクソノミーマッピング/マージングのためのWorldNet synsetsによる基本的なテキストの類似性

PythonでWordNetとNLTKを使って意味論的距離を持つ基本的なテキスト類似性ルーチンを実装したいと思います。 2つの形成されたベクトルaとbの間のsynsets、hyponyms、hypernyms、meronyms、metonymsと計算距離で2つの概念/ prases/categories AとBを拡張します。私はこれらをどのように計算するのかは分かりません。恐らくコサイン距離になり

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ケラを使用した文の類似性

私はこの文に基づいて文の類似性アーキテクチャを実装しようとしています。work using the STS dataset。ラベルは、0から1までの正規化された類似度スコアであるため、回帰モデルと見なされます。私の問題は、損失が最初のエポックから直接NaNに行くということです。私は間違って何をしていますか？私はすでに最新のkerasとtheanoバージョンに更新しようとしました。私のモデルの