文本相似度计算被信息检索，问答系统，窃检测等广泛使用。 目前，大多数研究只是针对同一种语言的文本相似度，而跨语言文本相似度计算的研究很少，语言之间的差异使得跨语言文本相似度的计算非常困难，针对这种情况，本文提出了一种解决方案。基于WordNet的中文-老挝语跨语言文本相似度计算方法。 首先对医学上的中文文本和老挝文本进行预处理和特征选择，然后使用语义词典WordNet将中文文本和老挝文本转换为中间层语言，最后计算中间层中文和老挝文本之间的相似度。
2022-01-06 03:30:34
581KB
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WordNet数据库
该项目将WordNet数据库文件打包到一个jar ，可以使用maven依赖项来依赖它。
2021-12-18 00:06:26
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ws
词义歧义消除（WSD）技术的Python实现：
莱斯克算法
原始韭菜（Lesk，1986）
改编/扩展的韭菜（Banerjee和Pederson，2002/2003）
简单的韭菜（包括定义，示例和超+超义词）
余弦列克（使用余弦来计算重叠而不是使用原始计数）
最大化相似性（另请参见 ）
路径相似度（Wu-Palmer，1994； Leacock和Chodorow，1998）
信息内容（Resnik，1995； Jiang and Corath，1997； Lin，1998）
基准线
随机感
NLTK第一感
最高引理数
注意：PyWSD现在仅支持Python 3（ pywsd>=1.2.0 ）。 如果您使用的是Python 2，则最后一个可能的版本是pywsd==1.1.7 。
安装
pip install -U nltk
python -m nltk.downloader 'popular'
pip install -U pywsd
用法
$ python
>> > from pywsd . lesk import simple_lesk
>> > sent =
2021-10-16 13:47:35
23.23MB
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WordNet-LMF-EN
WordNet 词法标记框架 (LMF)：英语 (EN)
关于
这是一个模块，提供许可，包含 163K 字，包含 [English WordNet 2020 ( ) 的动态下载的数据文件]，它基于来自 ，以及相应的 SQLite 数据库文件，使用模块即时生成。
安装
$ npm install wordnet-lmf wordnet-lmf-en
用法
( async ( ) => {
const LMF = require ( "wordnet-lmf" )
const LMFen = require ( "wordnet-lmf-en" )
console . log ( LMFen . name )
let lmf = new LMF ( { database : LMFen . db } )
await
2021-09-18 11:05:31
4KB
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WordNet语义词典是基于心理学和语言学以用户的认知过程中所表现出来的义类，而并非如传统的词典一样是基于历史学按照字母的顺序排列。WordNet中采用语义网络作为词汇本体表达的基本方式，利用同义词集合（synonymy set）而不是词形（word form）来组织词汇。
2021-09-12 22:12:07
224KB
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中文版的wordnet的数据库文件。是sql格式的，直接用命令导入或者在数据库可视化工具中导入都是可以的。
2021-08-14 17:41:03
31.52MB
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