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基于知识图谱技术的搜素引擎研发
☆19Updated 8 years ago
Alternatives and similar repositories for Knowledge
Users that are interested in Knowledge are comparing it to the libraries listed below
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- 知识图谱轻量框架☆62Updated 9 years ago
- 新闻评论观点挖掘系统，粗粒度的分析出新闻网评观点的倾向和走势☆53Updated 10 years ago
- 新词发现分布式机器学习算法。☆15Updated 11 years ago
- 本项目转移到https://github.com/cocolian/cocolian-nlp☆34Updated 11 years ago
- 微博情感分析☆12Updated 11 years ago
- 基于jieba的elasticsearch中文分词插件☆20Updated 8 years ago
- ansj_parsing 依存文法&句法分析☆19Updated 8 years ago
- 实现中文文本分类，支持文件、文本分类，基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器。由于工作实际应用是二分类，加之考虑到每个分类属性都建立map存储词语向量可能引起的内存问题，所以目前 只支持二分类。当然，直接复用这个结构扩展到多分类也是很容易。之所以自己写，主要原因是没有仔细研读mah…☆22Updated 8 years ago
- 基于词典的负面舆情信息评分算法。☆26Updated 10 years ago
- 这是一个使用中科院计算所分词器的历史答题系统, 能够建立简单的知识图谱, 并通过计算关联项决定答案。☆13Updated 9 years ago
- 基于标题分类的主题句提取方法可描述为: 给定一篇新闻报道, 计算标题与新闻主题词集的相似度, 判断标题是否具有提示性。对于提示性标题,抽取新闻报道中与其最相似的句子作为主题句; 否则, 综合利用多种特征计算新闻报道中句子的重要性, 将得分最高的句子作为主题句。☆40Updated 9 years ago
- ☆29Updated 9 years ago
- 语义、情感、相似度分析。☆59Updated 10 years ago
- 知识图谱问答系统☆87Updated 2 years ago
- 基于Nutch+ElasticSearch+MySQL+SSM的简易搜索引擎☆20Updated 9 years ago
- 机器学习文本分类器☆46Updated 9 years ago
- 文本去重算法，研究自推荐系统中新闻的去重，采用了雅虎的Near-duplicates and shingling算法，服务端用c实现，客户端用java实现，利用thrift框架进行通信，为了提高扩展性，去重可以在服务端实现，服务器也提供了计算的接口，方便客户端自己扩展☆24Updated 11 years ago
- Tree-split 搬新家..给各位带来的不便深表歉意☆54Updated 8 years ago
- 常用文本聚类算法java实现☆15Updated 10 years ago
- LDA 的java实现☆63Updated 9 years ago
- 基于Map/Reduce爬虫,可抽取各大新闻网站的新闻正文并进行分类和聚类☆74Updated 11 years ago
- 基于本体的语义搜索引擎-Answer-V0.9 问答系统☆83Updated 3 years ago
- 基于hanlp工具包的es分词插件☆10Updated 7 years ago
- Refactored version for https://github.com/shirdrn/document-processor.git☆15Updated 8 years ago
- 常见中文知识图谱的链接☆22Updated 8 years ago
- nutz+jetty+h2 做的一个web应用☆40Updated 9 years ago
- 儿童机器人AI引擎，包括自然语言理解、对话生成、多轮对话、状态跟踪、智能推荐以及第三方服务的集成。☆75Updated 8 years ago
- 使用Spark NaiveBayes 实现中文文本分类 use spark NaiveBayes for text classifi…☆26Updated 6 years ago
- 此文本分类项目主要面向机器学习初学者和文本分类效果测试者，项目内部含有朴素贝叶斯，余弦定理，逻辑回归多种分类算法以及mm，rmm分词器，同时从某新闻站点爬取了多个分类共6000多篇文章，以及一个中文词典。项目方便自由拓展各种分类器和分词器，并通过组装测试分类效果。☆36Updated 7 years ago
- Spark中实现用户画像系统价值度、忠诚度、流失预警、活跃度等模型☆66Updated 8 years ago