自然语言处理

JavaScript可通过正则清洗文本、split或第三方库分词，结合词频统计、停用词过滤和情感词典实现基础NLP任务，适用于前端轻量级场景。 JavaScript虽然不是自然语言处理（NLP）的主流语言，但借助现代浏览器和Node.js生态，也能完成不少基础NLP操作。以下是一些常见任务及实现方式…

本文旨在探讨如何在javascript中实现词干提取，以识别单词的不同形态并将其归结为同一基础形式。我们将介绍porter和lancaster等主流词干提取算法，并提供相应的javascript库，帮助开发者构建能够智能匹配单词变体的应用，例如文本高亮或翻译系统，同时强调选择合适算法的重要性。 在文…

本文深入探讨了如何在javascript中实现词干提取，以识别词语的各种形态并匹配其基础形式。针对用户输入词语后，需高亮显示其所有变体的需求，文章介绍了porter和lancaster等主流词干提取算法及其在javascript中的实现库。同时，探讨了算法选择、多语言支持的局限性，并提供了相关学习资…

本文探讨了在javascript应用中识别词语基础形式（词干）的方法，以实现对不同词形（如’eat’, ‘eats’, ‘eating’, ‘ate’）的统一检测和高亮。核心解决方案是利用词干提取算法，特…

本文详细解析langchain中hnswlib向量存储的工作原理，明确其作为内存存储的特性，指出数据实际存储在项目部署的服务器上，而非langchain官方服务器。同时，文章将指导如何通过save_local()方法将内存中的向量数据持久化到本地文件，确保数据安全与可靠性，并探讨在实际应用中的注意事…

JavaScript可通过原生方法和轻量库实现文本清洗、分词、词频统计、关键词提取及相似度计算，适用于浏览器端或Node.js环境的基础NLP任务。 JavaScript虽然不是自然语言处理（NLP）的主流语言，但在浏览器端或Node.js环境中，也能完成一些基础的文本处理任务。通过原生方法和轻量库…

借助TensorFlow.js可在浏览器端运行机器学习模型，提升响应速度与隐私保护。通过加载MobileNet等轻量模型并利用tf.browser.fromPixels()处理视频帧，可实现网页端实时图像识别，适用于教育类应用的植物图片识别等场景。在自然语言处理方面，采用轻量化BERT模型结合余弦相…

实现C++简易问答程序需使用map存储问题与答案，通过getline读取输入，利用find查找匹配并输出结果，支持从文件加载数据以提高可维护性。 实现一个C++简易问答程序，核心在于理解输入输出流、条件判断和循环控制。这并不是什么高深的技术，但却是构建更复杂程序的基础。 解决方案首先，你需要一个存储…

使用 c++++ 进行自然语言处理涉及安装 boost.regex、icu 和 pugixml 库。文章详细介绍了词干分析器的创建过程，它可以将单词简化为根词，以及词袋模型的创建，它将文本表示为单词频率向量。演示使用分词、词干化和词袋模型来分析文本，输出分词后的单词、词干和词频。 使用 C++ 进行…

如何利用C++进行高性能的自然语言处理和智能对话？ 引言:自然语言处理（NLP）和智能对话是目前人工智能领域的研究热点，广泛应用于机器翻译、文本分析、智能客服等领域。本文将介绍如何利用C++进行高性能的自然语言处理和智能对话，并提供代码示例。 一、词法分析1.分词工具对文本进行切词是自然语言处理的第…