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到方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度:計(jì)算相似性的常見方法(28種)是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。 Hash匹配相似度:對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH來實(shí)現(xiàn)。來自:百科
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2.1 大顆粒度檢測方法:根據(jù)源代碼文件的相似度來判斷屬于什么組件和版本;文件相似度可以基于hash的嚴(yán)格匹配方法,也可以根據(jù)文本相似度匹配方法;這種匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是效率高,匹配速度極快,確定是也很明顯,基于hash的容易漏報(bào),基于文本相似度的準(zhǔn)確率低; 2.2 細(xì)顆粒度檢測方法:來自:百科文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自:專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自:百科
重磅發(fā)布!西駿數(shù)據(jù)與華為云 GaussDB 完成兼容互認(rèn)證 華為云GaussDB技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)發(fā)力,榮膺DTCC2021創(chuàng)新大獎(jiǎng) 再傳捷報(bào)!華為云GaussDB榮獲DTCC2022年度技術(shù)大獎(jiǎng) 華為云GaussDB與中創(chuàng)軟件應(yīng)用服務(wù)器軟件完成兼容性互認(rèn)證 云數(shù)據(jù)庫 相關(guān)精選文章推薦 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫GaussDB(for Mongo)來自:專題