昨天大致把思路理清楚了，用one hot的方式把关键词按字拆开编码，今天尝试可行性。 目前主流的文本向量化方式主要包括one hot、tf (term frequency)和tf idf (term frequency–inverse document frequency)这三种，越往后准确度应该越 ...
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2020-04-12 14:16:36
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工作中遇到一个需求，规范人为输入的特定词汇，大概有100多个词汇。类似下面的情况（关键词比地名复杂一些） 之前是用if else处理的，伪代码如下： 因为我的工作是写Excel插件的，这一百多个 else if 太影响运行效率了，而且维护起来也很不方便，增加词汇也困难。 这两天找了一些相关的知识，打 ...
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2020-04-11 23:29:56
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1.百度地图api的问题：一个服务端一个浏览器端，浏览器端是不需要sk值去验证的，当你次数超过以后会检测不到。 2.关键词匹配：使用的idf算法我也不知道为啥用这个 3.行业名称和代码：我是根据这个进行数据处理 应用行业名称 > 关键词 > 成果简介+成果名称 如果有需要请加qq977389678， ...
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2020-03-24 23:01:26
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应用帝国后台做公共模板时，需要公共导航栏点击后，加载到对应的栏目列表，同时该栏目导航项添加背景class 思路：使用location.href获取到当前页链接，使用split切割获取的链接字符串，使用切割后得到的关键词匹配对应栏目class，遍历该class，同时给该class增加对应样式 重点：1 ...
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2020-01-15 19:29:49
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一、场景简介 最近在做公众号关键词回复方面的智能问答相关功能，发现用户输入提问内容和我们运营配置的关键词匹配回复率极低，原因是我们采用的是数据库的Like匹配。 这种模糊匹配首先不是很智能，而且也没有具体的排序功能。为了解决这一问题，我引入了分词器+Lucene来实现智能问答。 二、功能实现 本功能 ...
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2019-09-06 15:47:15
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自然语言处理之LSA LSA(Latent Semantic Analysis), 潜在语义分析。试图利用文档中隐藏的潜在的概念来进行文档分析与检索，能够达到比直接的关键词匹配获得更好的效果。 LSA的核心思想 假设有 nn 篇文档，这些文档中的单词总数为 mm (可以先进行分词、去词根、去停止词操 ...
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2019-07-29 21:33:59
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如果时间拨回到十几年以前，这个话题可能是天方夜谭。不过经过众多工程师的改造，智能客服在语音处理能力、语义识别、关键词匹配、知识库建设、甚至自学习等方面都取得了显著的进步。现在，它逐渐进入了大众日。根据Gartner的推测，到2020年，85%的客户互动将不再由人类来处理，而是将通过人机交互为客户提供高质量和专业的服务。就金融机构而言，智能客户服务将赋予金融机构独特的“读心”能力，可用于电话销售、电
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2019-07-10 09:14:48
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如果时间拨回到十几年以前，这个话题可能是天方夜谭。不过经过众多工程师的改造，智能客服在语音处理能力、语义识别、关键词匹配、知识库建设、甚至自学习等方面都取得了显著的进步。现在，它逐渐进入了大众日。根据Gartner的推测，到2020年，85%的客户互动将不再由人类来处理，而是将通过人机交互为客户提供高质量和专业的服务。就金融机构而言，智能客户服务将赋予金融机构独特的“读心”能力，可用于电话销售、电
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2019-07-10 09:11:22
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python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(BruteForce)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。#!/usr/bin/python#-*-coding:UT
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2019-06-22 23:43:03
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过去两天完成了哪些任务 修改了数据库用户状态属性 帮助前端调用数据库内容debug 帮助测试将聊天内容写入数据库，关键词匹配 解决登录界面二维码谈出问题 测试消息群发 GitHub签入记录先不贴了，我现在对签入哪个仓库有点迷 接下来的任务 数据库修改维护持续在线 还剩下哪些任务 等待后端需求，设计数 ...
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2018-11-26 20:06:58
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