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nlp - 例題に対する文のリストから相対的な意味が似ている文を探す
同じ意味の文章を見つけられるようになりたいです。クエリ文と、他の何百万もの文の長いリストがあります。文は単語、またはシンボルと呼ばれる特別な種類の単語であり、話題になっているオブジェクトを象徴する単語の一種です。
たとえば、私のクエリ文は次のとおりです。
例: (x) を (y) に足して (z) を与える
私のデータベースには、次のような文のリストが既に存在している可能性があります。 (y) は (z) と等しくない 4. (z) は (x) と (y) の合計
この例は、データベース 1、2、4 の文と一致する必要がありますが、3 とは一致しません。また、文の一致にはある程度の重みが必要です。
それは単なる数学の文ではなく、単語の意味に基づいて他の文と比較できる文です。文と他の多くの文を比較して、相対的な意味が近い文を見つける方法が必要です。つまり、意味に基づいて文をマッピングします。
ありがとう!(新しいタグを作成できなかったため、タグは言語設計です)
deep-learning - サーバルの異なるバッグから単語を選択し、意味のある文を形成するディープ ラーニング モデルを構築する方法
10 個のバッグがあり、次々に注文したとします。つまり、バッグ 1 、バッグ 2 ......... バッグ n.
各バッグには異なる単語のセットがあります。
バッグが何であるかを理解するために、10,000 語の語彙があるとします。最初のバッグには、 Hello 、 India 、 Manager という単語が含まれています。
つまり、バッグ 1 は、バッグ内に存在する単語インデックスに 1 を持ちます。例: バッグ 1 は、Hello のインデックスが 1 の場合、サイズ 10000*1 になります インドのインデックスは 2 で、マネージャーのインデックスは 4 です [0 , 1, 1, 0 , 1 ,0,0,0,0..... ....]
※モデルはまだありません。*ストーリーブックを使おうと思っていますが、まだ抽象的です。
各バッグから単語を選択し、単語 1 (バッグ 1 の単語)、単語 2 (バッグ 2 の単語) を割り当て、番号順に意味のある文を形成する必要があります。