NLP算法原理

Question

我是一个非常有用的问答网站的新手，而且我的英语也不是很好，很抱歉。

我对一个web项目很感兴趣，我认为它并不难做，而且是一个简化的冲浪。

Algorithm description 1

Algorithm description 2

这个算法是​​确保孩子是非常简单的，因为它可以快速分析网页内容并找到相关信息。

谁能告诉我，这个算法是如何工作的，我试图做出类似的东西？

这个算法是基于什么原则实现的？

谢谢!

Answer 1

我只是回答了非常相似的question。在您的特定情况下，有必要手动创建主题列表，使用机器学习对其进行一些示例训练，然后在搜索期间，将每个搜索结果分类为其中一个主题。因此，您将获得按主题分组的搜索结果。

更新。好的，下面是一种可能的方法的逐步说明。

首先，看看我最近关于文档相似度计算的post。然后执行以下操作：

为了计算2个文本之间的相似度(如我的帖子中所述)或为多个文档集合查找内容，每个类别(主题)都有一个，您想要使用的每个类别(食物，IT，政治，医药，etc.).

• Compute所有文档的公共向量)实现过程

1. 用户执行搜索，计算您找到的每个结果的向量。
2. 将每个结果分类到具有最相似公共向量的类别。
3. 按计算类别对结果进行分组。

Answer 2

对我来说，NLP是一个查看原始文本并对其进行标记的程序。

我这样看它是因为我想把它当作GA的训练者(自我监督)，只要你在马尔可夫链中记录用户对它说了什么，这样你就可以使用尽可能多的处理器能力来加速突变。

注意，我还没有做到这一点，但我认为这个想法很酷，它的黑客，似乎它会工作。