我用wordnet计算两个单词之间的相似度。我使用的是edu.mit.jwi_2.1.4.jar和edu.sussex.nlp.jws.beta.11.jar,但是当我用resnik度量来计算“苹果”和“香蕉”的时候,它是8,4,为什么超过1?
public class test {
String dir = "C:/Program Files (x86)/WordNet";
JWS ws = new JWS(dir,"2.1");
/**
* @param args
*/
public void t
我不学计算机科学,但我对理解信息内容的概念很感兴趣。
我看到了这两个例句:
a) On July 5th, it was over 100°F
b) On July 5th, it was 98°F
它说句子b)具有更高的信息含量,因为对于句子a)只有小于/大于的可能性,而对于句子b)是无限数量的可能性。
我同意b)有更高的信息含量,但我不明白其中的解释。
我会说b)有更高的信息含量,因为它准确地告诉你当时的温度。
但我想我的直觉理解是不正确的。如果一条消息没有留下任何解释的空间,我会说它的信息含量很高。
a) Tomorrow, someone will visit me.
b) Tomor
我想用wordnet在python中计算两个单词之间的语义相似度,并看到不同的计算方法如下: res_similarity,path_similarity,...我想知道这两种方式有什么不同吗?我的代码是:
for word1 in list1:
for word2 in list2:
wordFromList1 = wordnet.synsets(word1)
wordFromList2 = wordnet.synsets(word2)
s = wordFromList1[0].wup_similarity(wordFromList2[0])
我在libgdx的一个阶段使用TextArea。在linux上工作得很好,但是在Windows (7)上,当我向TextArea写入(或复制和粘贴)一个长文本时,有一个区域不显示文本。文本在那里,但是在那个特定的区域没有显示它。我使用默认皮肤的修改(我更改为线性,而不是最近的,最近的),我使用的是自由型(线性的,线性的)。它在linux上的外观和在windows上的外观都有一张图片。
textEntry = new TextArea("enter text here.", AssetLoader.skin);
textEntry.setBounds(AssetL