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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）
python - tf.nn.embedding_lookup 関数は何をしますか?
この機能の役割が理解できません。ルックアップテーブルのようなものですか？各 ID (ID 内) に対応するパラメーターを返すことを意味するのはどれですか?
たとえば、skip-gramモデルで を使用するtf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs)と、それぞれtrain_inputに対応する埋め込みが見つかりますか?
python-3.x - TfidfVectorizer.fit_transform() 内でユーザー定義関数を渡す方法
次のようにストップワードを単純に削除するテキスト前処理の機能があります。
私が本質的に行った機能マトリックスを提供text_preprocessing()する別の関数に渡したい:-tf_idf()
次のようなエラーが発生しましたTypeError: 'function' object is not iterable