使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确.如下面两个句子: "北京的首都是中国"与"中国的首都是北京"的相似度为1. "学习容易"和"学习困难"的相似度很容易也非常高. 为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量. 数据准备 训练和测试数据包

分享一篇hanlp分词工具使用的小案例,即利用hanlp分词工具分析两个中文语句的相似度的案例.供大家一起学习参考! 在做考试系统需求时,后台题库系统提供录入题目的功能.在录入题目的时候,由于题目来源广泛,且参与录入题目的人有多位,因此容易出现录入重复题目的情况.所以需要实现语句相似度分析功能,从而筛选出重复的题目并人工处理之. 下面介绍如何使用Java实现上述想法,完成语句相似度分析: 1.使用HanLP完成分词: 首先,添加HanLP的依赖:(jsoup是为了处理题干中的html标签,去除h

相似度分析的,其中的分词可以采用HanLP即可: http://www.open-open.com/lib/view/open1421978002609.htm /*********************************************************** * @Title : SimilarityAnalyse.java * @Package : lsg.hawei.hanlp * @Description: TODO(用一句话描述该文件做什么) * @author

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h

Linux资源分析工具杂谈 开篇之前请大家先思考一个问题:        磁盘的平均I/O响应时间是1 ms,这个指标是好,还是差? 众所周知,计算机科学是客观的,也就是说对于一个给定的问题,我们总是能给出明确的答案,比如我们网上购物买了两件100元的衣服,我们应该付款200元,但是系统给我们计算出的金额确是300元,我们可以明确的告诉商家,结果算错了.与此不同,性能却常常是主观的,甚至对性能问题的判断都可能是不准确的,比如我们刚刚提到的1ms,一定有人认为是好的,也有人认为是差的,要客观的回答

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

基础概念 本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行, 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba,gensim jieba:主要实现分词过程 gensim:进行语料库制作和算法训练 结巴(jieba)分词 在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤.用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库,中文文本预处理可选择jieba库.结巴分词是基于统计的分词方法,它对给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语

此篇将重点介绍几种常用的Android性能分析工具: 一.Logcat 日志 选取Tag＝ActivityManager,可以粗略地知道界面Displaying的时间消耗.当我们打开一个Activity的时候,log会打印一串log如下: I/ActivityManager﹕ Displayed xxx.xxx.xxx/TestActivity: +1s272ms (total +3s843ms) 第一个时间表示系统接受到打开的intent到TestActivity界面显示出来的时间1.272秒

编写此脚本的目的: 本人从事软件测试工作,近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题,导致开发抱怨.一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作,但并没找到,因此写了这个工具.通过从纸上谈兵到着手实践,还是发现很多大大小小的问题(一定要动手去做喔!),总结起来就是理解清楚参考资料.按需设计.多角度去解决问题. 脚本进行相似度分析的基本过程: 1.获取Bug数据.读取excel表,获取到“BugID”和“Bug内容” 2.获取指定格式的Bug关键字集合.使用“jieba包”,采用“搜索模式”,

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符

最近在做java性能瓶颈定位分析工具的研究,发现glowroot工具是一款相当不错的APM工具(Wonderful tool),架构简洁,部署简单,上手容易. 经过亲身搭建体验,总结了产品的架构,工具的特点,性能,功能点,并把实操的部署搭建步骤,分享推广给需要的人   工具的架构:

当网站上线后,流量增加或短暂功能故障,都会造成使用者体验相当不好,而这时该怎么快速找到性能的瓶颈呢?通常 CPU 达到 100% 时,有时候也很难复制及找出关键问题点. 本篇文章,我们会介绍一套工具叫 Pyroscope,让开发者可以快速找到性能瓶颈的代码.Pyroscope 目前可以支持 Python, Ruby 或 Go 的环境.本文笔者会针对 Go 环境做介绍. 什么是Pyroscope? Pyroscope 是一套开源的性能即时监控平台,简单的 Server 及 Agent 架构,让开发

1 lint简介 1.1 概述 lint是随Android SDK自带的一个静态代码分析工具.它用来对Android工程的源文件进行检查,找出在正确性.安全.性能.可使用性.可访问性及国际化等方面可能的bugs和可优化提升的地方. 1.2 lint工作流程 针对我们的项目,通过lint.xml配置lint分析的选项,执行检查后,会针对要分析的issue生成报告. 2 lint使用 有关lint的使用,有以下地方需要理解: 2.1 分析的范围 要对Android项目进行静态分析,首先就是指定要分析

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引言 本文为 Java 性能分析工具系列文章第三篇,这里将介绍如何使用 Java 任务控制器 Java Mission Control 深入分析 Java 应用程序的性能,为程序开发人员在使用 Java 任务控制器的时候提供帮助.第一篇:操作系统工具,第二篇:Java 内置监控工具. JMC 是在 JAVA 7u40 发布中加入的性能监控工具.使用过 JDK 6 中 JRockit JVM 的用户并不会陌生,因为它是 Java 7 中 JMC 功能的一部分.启动 JMC 后将会显示当前机器中的所

引言 本文为 Java 性能分析工具系列文章第二篇,第一篇:操作系统工具.在本文中将介绍如何使用 Java 内置监控工具更加深入的了解 Java 应用程序和 JVM 本身.在 JDK 中有许多内置的工具,其中包括: jcmd:打印一个 Java 进程的类,线程以及虚拟机信息.适合用在脚本中.使用 jcmd - h 来查看使用方法. jconsole:提供 JVM 活动的图形化展示,包括线程使用,类使用以及垃圾回收(GC)信息. jhat:帮助分析内存堆存储. jmap:提供 JVM 内存使用信息

引言 性能分析的前提是将应用程序内部的运行状况以及应用运行环境的状况以一种可视化的方式更加直接的展现出来,如何来达到这种可视化的展示呢?我们需要配合使用操作系统中集成的程序监控工具和 Java 中内置的监控分析工具来进行 Java 程序的性能分析.本文为系列文章,共三篇分别介绍这几类工具.在本文中将介绍操作系统中的性能监控工具. 操作系统中的程序性能监控工具并非只针对于 Java 程序,适用于所有运行其中的程序.在基于 UNIX 的操作系统中,有许多命令行工具可以用来监控程序的运行状况,例如 s

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇

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