【问题标题】:Algorithms for similarity for words using wikipedia使用维基百科的单词相似度算法
【发布时间】:2014-08-02 07:58:48
【问题描述】:

我正在计算两个单词之间的距离

Word1 - 曼联 Word2 - 瑞恩吉格斯

我觉得使用维基百科将是一个非常好的选择。 我会尝试确定这两个词与一个共同类别或主题的距离。我可以使用哪些算法来确定共同主题? 我的下一个问题是如何获得共同主题下的层次结构,以便计算单词的距离?

我也想知道是否有其他方法可以计算两个单词之间的距离。如果实现起来简单有效,那就太好了。

【问题讨论】:

    标签: nlp cluster-analysis data-analysis hierarchical-clustering text-analysis


    【解决方案1】:

    为什么不使用已经接受过 WIKI 培训的https://code.google.com/p/word2vec/

    【讨论】:

    • 这会返回两个单词之间的距离吗?另外,如果单词的含义有歧义,它是如何工作的?
    • 是的,距离测量。 AFAIN 它不支持词义。
    • @Daniel “已经受过训练”是什么意思?这不需要在维基百科上训练 word2vec(这不是那么简单)吗?是否有现成的训练有素的选项?
    • 我的意思是,我链接的系统已经过训练并可以使用。训练这样一个系统是一件很痛苦的事情,即使是非常好的工程,也可能需要几周的时间。
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