text-analysis

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저는 문법 학교의 만족도와 일반적인 문제를 조사하는 것을 목표로하는 학생 팀의 "프로그래머"입니다. 우리는 1-6의 척도를 바탕으로 작성된 질문을 가지고 있으며 파이썬으로 작성한 다이어그램 소프트웨어로 이러한 대답을 해석합니다. 이제 질문이 끝나면 그가 좋아하는대로 사용할 수있는 <textarea>이 있습니다. 저는 현재이 데이터를 사용 가능하게 만드는 방

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PHP 판사 내가 찾은 사람의 이름이나 다른 텍스트

가장 가까운 기존의 문제와 같은 문자열입니다 this 또는 this 나는 기준이 될 수 있습니다 무엇을 기반으로 다음 문자열을 받아 함수 나 클래스를 작성하고 싶습니다 그것을 프로그래밍하면 실제 인간 이름이라는 확률이 반환됩니다. 지금은 영어 나 유럽 이름이나 다른 이름의 영문 음역으로 크게 편향되어있을 것이라고 기대합니다. (예 : "bob", "bob

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</p> <p>하나를 수행 ... 난 단지 ==의 차이에 대한 결과를 찾을 수와 동일, 자바에서 문자열 근접의 비교에 대해 이야기 모든 리소스를 찾을 수 없습니다 구글과 StackOverflow의 I에서 검색 한 후 자바

에 문자열을 근접 비교 당신은 두 개의 문자열 사이의 "근접성"을 비교하고 근접성의 백분율을 부여 할 수있는 라이브러리를 알고 있습니까? 예 : 자동차 및이 매우 가까운 바, 닭 및 개이 아이디어는 예를 들어 쓴 도시를 비교할 수 있도록 매우 다르다 사용자가 중복 데이터를 피하기 위해 데이터베이스에있는 도시와 사용자가 "뉴욕"을 쓴다면 예를 들어, 당신은

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wordnet은 synset 간의 유사성을 직접 나타 냅니까?

다른 알고리즘에 따라 Wordnet에서 다양한 synset 간의 유사성을 계산하는 여러 라이브러리가 있습니다. 내 기본적인 질문은 WordNet도 synsets 사이의 유사성 척도를 제공 하는가 아니면 제 3 자 구현과 함께 일부 알고리즘을 사용하여 항상 계산 된 유사성 척도입니까?

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용어 문서 대형 자료에서 Lucene/Lingpipe를 사용하는 Java의 빈도

거대한 파일 (3.5GB, 300K 라인, 300K 문서), 한 줄에 하나의 문서에있는 문서의 대형 자료를 분석하려고합니다. 이 과정에서 전 색인을 위해 Lucene을 사용하고 전처리를 위해 Lingpipe를 사용합니다. 문제는 문서에서 매우 드문 단어를 제거하고 싶다는 것입니다. 예를 들어, 코퍼스 (거대한 파일)에서 MinDF 시간보다 작은 단어가 발생

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Word와 PDF 둘 다에 대한 Tika의 문단 수 얻기

두 개의 문서, Word (.docx) 문서와 PDF를 조정해야하는 시나리오가 있습니다. 두 개는 서로에게 "indentical"해야합니다 (PDF는 단지 DOCX 파일의 PDF 버전입니다). 동일한 텍스트, 콘텐츠 등을 포함해야 함을 의미합니다. 특히 두 문서의 단락 수가 같아야합니다. 그래서 DOCX를 읽고 단락 수를 구한 다음 PDF를 읽고 단락 수를

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형태학을 가진 가장 빈번하게 발생하는 10 단어를 찾으십시오.

이 문제를 더 잘 해결하는 방법을 알려주십시오. 나는 러시아어 텍스트를 가지고 있으며 가장 일반적인 10 단어 의 모양이 인 것을 찾고 싶습니다. 파이썬에이 문제를 해결할 수있는 오픈 소스 라이브러리가 있습니까?

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복수 선택 시험을 풀기위한 텍스트 분석

주어진 텍스트 북을 기반으로 한 교과서 및 객관식 질문 모음이 디지털 형식으로 제공되므로 컴퓨터가 질문을 해결하는 방법에 대한 생각이 있습니까? 나는 단순한 단어 연관성의 라인을 따라 뭔가를 생각하고 있었다. (즉, 대답의 특정 단어가 질문의 단어에 가까워지고 어떻게해서 그것을 최소화하는지). 거기에 데이터 분석에 더 많은 기술이 있다는 것을 알고 있으므로

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"중복 가까운"문자열 찾기 R

R을 사용하여 정서 분석 도구를 만들고 중복에 몇 가지 문제가 있습니다. 데이터의 주요 출처는 Twitter이며, 많은 사람들이 각 트윗 끝에 임의의 텍스트를 추가하여 트위터 자체의 스팸 필터를 우회하는 것처럼 보입니다. 예를 들어 Click xxxxx to buy the amazing xxxxx for FREE ugjh 마지막으로 다른 임의의 문자열을

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빠른 방법은 비 문자 비교 내가 오히려 큰 데이터 세트 위에 작은 검색을 개발하고</p> <p>, 기본적으로 모든 문자열을 기반으로 검색 할

빠른 방법이 아닌 문자 비교를 기반으로 검색 할 수 있습니다. 비교가 리터럴이 아니어도 테이블 필드 간의 관계는 충분히 간단합니다. 즉, "filippo", "philippo", "filipo"등을 상관시킬 수 있어야합니다. 나는 내가 내 특정한 경우에 실용적입니다 확실하지 오전하지만 매우 자주, Levinstein 거리 (this, here 및 here)