我是一个新的进入NLP (自然语言处理)。作为一个启动项目,我正在开发一个释义识别器(一个可以识别两个类似句子的系统)。对于这个识别器,我将在三个层次上应用不同的度量,即:词汇、句法和语义。对于这些度量,我使用谢菲尔德大学( University )开发的simMetrics软件包,其中包含了许多相似的度量。此外,在SimMetrics中没有计算曼哈顿距离的代码。对于如何在句子级别
我正在尝试开发一个NLP模型,它以类似于you have high levels of cholesterol(这将是一个标记)的东西作为输入,并且必须输出类似于you have high levels(这将是建议;这是来自医生的示例建议)。所以,当我正在研究如何完成这个任务的时候,我偶然发现了本研究论文,我从它那里学到了一些叫做paraphrase extraction的东西,我还需要建立一个带有标记和建议的并行语料库。我在互联网上
我正在使用Keras做一个多标签分类任务(Kaggle上的有毒评论文本分类)。train_sentences)X_train = pad_sequences(train_sentences_tokenized, maxlen=max_len)def filter_stop_words(train_sentences, stop_words):
for i, sentence in enu