단일 단어 유사성 검사 옵션에는 어떤 것이 있습니까? 다음 사례를 고려하십시오. 전자 메일 필드가있는 문서가 있습니다. 새 문서를 추가 할 때 전자 메일이 유사한 유사성 제약 조건 (예 : 80 % 일치)이있는 문서가 있는지 확인하려고합니다. 사용할 수있는 특정 기본 제공 쿼리가 있습니까?
Java의 WEKA 라이브러리에 의한 텍스트 마이닝 프로젝트를 진행 중입니다. 전처리 단계에서 StringToWordVector 필터를 적용했습니다. 이 필터에서는 토큰 화, 단어 제거 제거, 형태소 분석 및 TF-IDF 가중치 지정과 같은 몇 가지 옵션을 설정했습니다. 몇 가지 질문이 있습니다. 1- 모든 텍스트 마이닝 프로젝트에서 기능 선택 프로세스를
5 가지 가장 비슷한 이미지를 입력 이미지와 비교하고 싶습니다. 이렇게하려면 SIFT (VLFeat library)를 사용하여 각각의 설명자를 비교하는 것이 좋습니다. 그래서 vl_ubcmatch (doc here) 방법을 사용하여 이미지 간의 유사성 측정 값을 계산합니다. 이 코드입니다 : 당신이 코드에서 볼 수 있듯이, 내가 유사성의 척도로 평균을 사용
입력 이미지를 기반으로 유사한 이미지 집합을 검색하려고합니다. 시퀀스와 함께 배열 요소를 설정하고 있습니다. 시퀀스로 배열 요소를 설정. 도중 Python에 대해서는 OpenCV입니다. 내 전략은 이미지 데이터베이스의 SURF 기능을 얻은 다음 k-NN 모델에 넣으므로 SURF 기능을 사용하여 이미지를 쿼리하고 유사한 항목 집합을 찾을 때마다 k-NN을 사
데이터 세트에 국가 이름을 나타내는 범주 적 기능이 있지만 때로는 그 중 일부의 철자가 틀린 경우가 있습니다. 예를 들어 '프랑스'는 'Francz'및 'Franc'로 작성할 수도 있습니다. 문자열이 비슷한 유사도로 문자열을 변환하는 기존의 알고리즘이 Python에 있는지 알고 있습니까? 그래서 위의 예에서 값은 아주 비슷합니다.
버텍스 에지 오버랩, 자카드, 코사인, 편집 거리, 시그너처 유사성, 람다 거리, 델타콘 등과 같은 그래프 유사성 계산에 관한 많은 이론이 있습니다. 이러한 것들은 그래프의 단일 가장자리를 기반으로합니다. 그러나 현실 세계에는 여러 개의 가장자리를 갖는 그래프가 많이 있습니다. 위와 비슷한 두 개의 그래프가 주어지면 그래프의 유사도를 어떻게 계산할 수 있습
저는 Neo4j를 처음 사용하며 Neo4j에서 두 그래프를 비교하려고합니다. 내 첫 번째 질문은 Neo4j에서 두 가지 다른 그래프를 만드는 방법입니다. 나는 두 개의 단절된 그래프와 같은 것을 만들었습니다. Neo4j graph 이것은 우리가 비교를 위해 Neo4j에 두 개의 그래프를 가질 수 있습니다 또는 다른 방법이 최선의 방법인가? 내 두 번째 질문
PostgreSQL에서 pg_trgm 모듈의 유사성 기능을 사용하고 있습니다. 이제 과 유사한 단어 유사 기능을 찾고 있습니다. 유사도 Python. 나는 파이썬에서 많은 메소드를 발견했다. difflib, nltk하지만 이러한 방법 중 어느 것도 PostgreSQL의 유사성 기능과 유사한 결과를 생성하지 않습니다. 나는이 코드를 단어 일치에 사용했지만 그
사람들의 목록이 있으며 사람 X과 같은 사람을 찾고 싶다고합시다. 특징 벡터에는 [weight, height, age]의 3 개 항목이 있으며 우리 목록에는 3 명이 있습니다. 우리는 사람 C의 높이를 모른다. C. A: [70kg, 170cm, 60y]
B: [60kg, 169cm, 50y]
C: [60kg, ?, 50y]
은 무엇 사람을 찾을