对不起,我还是解决不了这个问题。我正在使用NMF算法来获得一个语料库的主题,然后我尝试检索每个主题所附带的文档。但没有人能阻止我!当我试图检索文档时,出现了一个错误。
剧本:
import pandas
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import NMF
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def display_topics(model, feature_names, n_top_words):
f
我正在组织一个本地化的文档供内部使用更多的语言。
从根本上讲,一个论点被分成几个主题,按一首歌来分组。
假设这是一个结构:
说明(专题)
历史(专题)
问题(专题)
然后,每个主题都有一个标题和一个文本。
<topic id="topic_gbq_tdy_wr">
<title>Title in specific language</title>
<body>
<p>lot of text here....</p>
</body>
</topic&g
我有这样的文件结构:
标题
[TOC]
#专题1 x
##次-主题1 x x
#专题2 x
##次-主题1 x x
我对蓝色认知搜索是个新手。我想要实现的是一个索引,多个元素具有相同的源(因为它是同一个文档),具有标题、答案和链接到该标题的url链接。有关主题和子主题位置的信息在目录中。当我点击它们时,我会到达页面的那个部分。因此,当我搜索一些东西,并找到答案(可能通过语义搜索),我想得到链接到页面的那个部分。这在蓝色认知搜索中是可能的吗?