問題タブ [semantic-analysis]

対応する画像を見つけるために、自然言語のセマンティクスを（もちろんある程度まで）理解できる検索エンジン、またはテクノロジーのみを探しています。

その逆も同様に機能します。

たとえば、抱き合っている 2 人の男性とローマン スタイルでレスリングしている 2 人の男性を区別できるソフトウェアです。または - 入力: ラップトップ、コーヒー カップ、ルービック キューブ、出力を生成するスター ウォーズのおもちゃを備えた机の写真: プログラマー デスク。

膨大な数のコンテキスト ベクトルがあり、それらの平均コサイン類似度を見つけたいと考えています。ただし、セット全体で計算するのは効率的ではありません。そのため、このセットからランダムなサンプルを取得したいと思います。

問題は、各コンテキスト ベクトルが単語の意味の程度を説明するため、(ベクトル値に従って) バランスの取れた選択をしたいということです。調べてみると、モンテカルロ法が使えることがわかりました。Gibbs Sampler の例もここで見つけました: https://darrenjw.wordpress.com/2011/07/16/gibbs-sampler-in-various-languages-revisited/

しかし、私は少し混乱しました。私が理解しているように、この方法は正規分布を提供し、倍数を生成します。私の場合、このメソッドを実装する方法がわかりませんでした。誰かが私にこの問題を解決する方法を説明してもらえますか?

前もって感謝します。

私は現在、グローバル変数とネストされたサブルーチン機能を持つ言語用のコンパイラを構築しています。以前は、ネストされたサブルーチンのないローカル変数のみを持つ言語用のコンパイラしか構築していませんでした。

コード生成フェーズのセマンティック解析フェーズで埋められたシンボル テーブルを再利用する方法に問題があります。リンク リストのスタックとしてシンボル テーブルを作成します。各リンク リストは、特定のスコープで宣言された識別子を表します。スコープに入るたびに、新しいリストが作成されてスタックにプッシュされ、現在のスコープになります。同様に、スコープを離れるたびに、スタックの一番上のリストがポップされます。最終的に、意味解析が終了すると、開始時と同じように、実質的に空のシンボル テーブルができます。ただし、コード ジェネレーターは、コードを正しく生成するために、完全に埋められたシンボル テーブルを必要とします。意味解析中に行われたこと (つまり、記号テーブルへの識別子の入力) をやり直すことなく、これを行うにはどうすればよいでしょうか?

私の製品は Python で作成されており、文を質問、苦情などに分類するためのセマンティック分析が必要です。同じための最適なフレームワークはどれですか?

Rには、サンプル用に30レコードのデータがあり、メインデータには20000レコードがあります。レコードはツイートです。ツイートからバイグラムを抽出し、postagger から使用します。サンプルデータの場合、エラーが表示されました

.jnew("opennlp.tools.postag.POSModel"、.jcast(.jnew("java.io.FileInputStream"、:
java.lang.OutOfMemoryError: Java ヒープ スペース)

また

.jnew("opennlp.tools.tokenize.TokenizerModel", .jcast(.jnew("java.io.FileInputStream", :
java.lang.OutOfMemoryError: GC オーバーヘッド制限を超えました)

この問題を解決するにはどうすればよいですか?

私のコードは次のとおりです:この問題を解決するにはどうすればよいですか?