这是一个句子转换器模型,它将句子和段落映射到 384 维密集向量空间,可用于聚类或语义搜索等任务,是 sentence_transformers 库的模型之一,官网下载速度缓慢,容易被墙,下载解压后,可以参考此文章进行模型本地加载 https://blog.csdn.net/weixin_43721000/article/details/125507996
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java毕业论文源码语义视频搜索界面 该项目是学术研究的一部分。 该论文发表在 Springer 出版的 Multimedia Tools and Applications 第 79 期。 重要提示:如果你使用提供的代码,你应该引用我们的论文如下: Hatirnaz, E., Sah, M. & Direkoglu, C. 一种新颖的框架和基于概念的语义搜索界面,用于监控视频中的异常人群行为分析。 Multimed Tools Appl 79, 17579–17617 (2020)。 一个 SPA(单页应用程序)Web 界面,可在异常/正常人群视频中为用户提供详细的视频搜索。 它在视频详细信息页面上显示了视频或摄像头异常/正常百分比的饼图。 这也是我的毕业论文项目。 这只是一个用于研究的PoC(Proof-of-Concept)项目,请勿在生产环境中使用! 我在这个项目中使用的主要技术/框架/工具是: // / / :用于生成动画视频摘要 动机 这个项目的动机来自一位近东大学的讲师。 她邀请我参加这个研究项目,因为我是她讲座的活跃学生。 我在这个研究项目中的角色是开发一个语义搜索用户界
2021-06-11 16:06:13 2.52MB 系统开源
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Topic2Vector是用于主题建模和语义搜索的算法。它自动检测文本中存在的主题,并生成联合嵌入的主题,文档和单词向量。op2Vec - Generate topic, document and word embeddings.' by Dimo Angelov 安装Top2Vec的简单方法是:pip install top2vec 用法 从 top2vec 导入 Top2Vec 型号= Top2Vec(文档) 参数: documents:输入语料库,应为字符串列表。 speed:此参数将确定模型训练的速度。“快速学习”选项是最快的,将生成最低质量的向量。“学习”选项将学习更好的质量向量,但需要花费更长的时间进行训练。“深度学习”选项将学习最佳质量的向量,但将花费大量时间进行训练。 workers:用于训练模型的工作线程数量。较大的数量将导致更快的培训。 经过训练的模型可以保存和加载。 model.save(“ filename ”) 型号= Top2Vec.load(“ filename ”)
2021-03-10 16:19:58 6.26MB Top2Vec 题建模
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知识图谱产品及应用实例(展台V2.0)语义搜索 语义搜索利用知识图谱可以准确捕获用户搜索意图,解决传统搜索中关键词语义多样性及语义搜索难题,直接给出满足用户搜索意图的答案
2021-01-28 04:17:35 14.32MB 语义搜索
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2019-12-21 21:29:20 7.93MB 语义搜索
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百度知识图谱新进展(64页ppt,百度知心系统架构介绍)。 知识图谱。 语义搜索
2019-12-21 19:26:13 8.74MB 知识图谱 语义搜索 百度知心
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