如何用-0计算两个句子之间的相似度/当前课程图中所有课程之间的相似度都是基于gensim计算的，自己写的调用代码不到100行 。主题模型采用LSI(latentsmanticindexing，中文译为浅层语义索引)、LSI和LSA (Latent Semantic Canalysis ， 译为浅层语义-) 。
1、人工智能技术能够解决商业问题的例子有哪些?中国的人工智能发展很快，政府也很重视 。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信和机械制造 。人工智能虽然前景很好，但是难度系数很高 。目前人工智能人才需求量很大 。相对于其他技术岗位，竞争减少，薪资相对较高 。所以进入人工智能领域是一个很好的机会 。
2、如何通过词向量技术来计算2个文档的相似度?不管这样定义的距离是否满足距离的性质(如对称性)，我们考虑以下情况:文献1中的每一个词都与“音乐”密切相关；文件2中只有一个词与“音乐”密切相关，其余的词与“音乐”完全无关；文件3中有一个词与“音乐”密切相关，其他词都与“音乐”有关系 ， 但关联度不大 。我们希望有，但是仅仅考虑匹配词对之间的距离之和并不能做到这一点，因为文档1中的所有词都会匹配到文档2和文档3中与“音乐”密切相关的词，这可能会导致 。
在上面关于“音乐”的例子中，因为文档2或3中的所有单词都会被匹配，但文档3中的单词与“音乐”更相关，所以我们有希望得到它 。让我们将文档视为单词的分布(例如，使用归一化的词频特征) 。首先 ， 考虑如何让“文档1中的每个单词都匹配另一个文档中权重不同的所有单词” 。如下图，很简单 。我们只是允许“部分匹配” 。
3、专利深一度|自然语言处理专利 分析自然语言处理(NLP)是指计算机对自然语言的形、音、义等信息的处理，即单词、句子、篇章的输入、输出、识别、分析、理解和生成 。实现人机之间的信息交换是人工智能、计算机科学和语言学共同关注的重要问题 。近年来 ， 科技巨头和创业公司相继投入资源和成本进行商业化探索 。但是自然语言处理除了语音和机器翻译，在很多方面都没有很大的进展 。
虽然自然语言处理已经成为人工智能的热门子行业，但该技术本身仍有足够的成长空间，仍处于早期阶段 。基于此，国家知识产权局专利分析普及项目人工智能关键技术研究组从专项技术和通用技术出发，围绕专利技术发展路线和重要申请人 ， 对自然语言处理行业进行了深入分析 ， 供行业参考 。
4、如何用 word2vec计算两个句子之间的相似度【word2vec实例分析】当前课程地图中所有课程之间的相似度是基于gensim计算的，自己写的调用代码不到100行 。题目模型采用LSI(latentsmanticindexing，中文译为浅层语义索引)、LSI和LSA (Latent Semantic Canalysis，中文译为浅层语义分析)1)TFIDF 。
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