我有一个包含3,000,000行的巨大文件，每行都有20-40个单词。我必须从这个语料库中提取1到5个ngram。我的输入文件是已分词的纯文本，例如：This is a foo bar sentence . There is a comma , in this sentence . Such ...

我正在尝试在Python中编写一个函数(还是个新手!)，该函数返回按tfidf得分的内积排序的文档的指数和分数。具体步骤如下： 计算文档idx与所有其他文档之间的内积向量 按降序排序 从第二个开始到最后一个返回“分数”和索引(即不包括自身) 目前我拥有的代码如下：import h5py...

我正在开发一个应用程序，试图将一组可能存在混杂的实体名称与参考列表中的“干净”实体名称进行匹配。我一直在使用编辑距离和其他常见的模糊匹配算法，但我想知道是否有更好的方法，可以进行术语加权，这样常见的术语在模糊匹配中就会被赋予较少的权重。 考虑以下示例，使用Python的 difflib 库。...

哪个Python中的ngram实现最快？我尝试过评估nltk和scott的zip（http://locallyoptimal.com/blog/2013/01/20/elegant-n-gram-generation-in-python/）：from nltk.util import ngra...

有没有使用过TREC_EVAL的人？我需要一份“TREC_EVAL入门指南”。 我正在尝试评估几个搜索引擎，以比较召回率-精确度、排名质量等参数，以用于我的论文研究。我找不到如何使用TREC_EVAL向搜索引擎发送查询并获取结果文件以便在TREC_EVAL中使用。

我将为您翻译编程相关内容。以下是需要翻译的内容：我希望在Solr中实现相关反馈。Solr已经有一个更多类似于此的功能：给定一个单一文档，返回一组与输入文档相似度排名较高的类似文档。是否可以配置Solr的More Like This功能，使其像More Like Those一样行事？换句话说：给...

我正在寻找一款文档搜索引擎（比如Xapian、Whoosh、Lucene、Solr、Sphinx或其他），它能够搜索部分词项。 例如，当搜索术语“brit”时，搜索引擎应该返回包含“britney”或“britain”或任何包含匹配r*brit*的单词的文档。 顺带提一下，我注意到大多数引...

我的情景非常简单：我有一堆新闻文章（目前大约1k篇），我知道其中有些文章涵盖了同一个故事/主题。现在，我希望能够根据它们的相似性将这些文章分组。 到目前为止，我所做的是应用基本的自然语言处理技术，包括停用词去除和词干提取。我还计算了每篇文章的tf-idf向量，并且基于这些tf-idf向量也可...

我目前正在使用lucene对网页进行索引。目的是能够快速提取包含某个表达式（通常为1、2或3个单词）的页面以及页面中还有哪些其他单词（或1到3个单词的组合）。这将用于构建/丰富/修改词汇表（固定词汇）。 从我找到的文章来看，似乎问题在于找到n-grams（或shingle）。 Lucene...

我试图计算整个索引中特定术语出现的总次数（术语集合频率）。我尝试使用术语向量来实现这一目标，但这仅限于单个文档。即使在指定文档中存在某些术语的情况下，响应似乎也会在某个doc_count（在field_statistics中）达到最大值，这让我对其准确性产生怀疑。 请求：http://myi...