semantic-analysis

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我正在阅读有关管道和过滤器架构模式的面向模式的软件体系结构。在这里我不需要知道编译器的设计，但作者给出了编译器设计的例子。我遵循了大部分，但我很难理解以下内容。在编译器设计中，我们有不同的阶段，如扫描器，解析器，语义分析，中间代码生成和后端（MIPS后端，英特尔后端...）。这里作者提到了前端阶段，解析器，语义分析，中间代码生成。后端是MIPS后端。以下是文字片段我们决定不明确构建一个抽象语

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是否有对SparseVectorsFromSequenceFiles的内存执行，RowIdJob和RowSimilarityJob工作

我一直在努力使用Mahout中提供的SparseVectorsFromSequenceFiles，RowIdJob和RowSimilarityJob Hadoop作业，其运行地图进行潜在语义分析/ Reduce作业。我一直在试图为这些在内存中运行的功能找到一个等效的实现，无论是在单个线程中，还是在多个线程中。有这样的事吗？

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包含所有给定元素的容器的最小数量

假设C涉及一组容器{c1,c2,c3....cn}，其中这些容器中的每一个都包含一组有限的整数{i1,i2,i3...im}。此外，假设一个整数可能存在于多个容器中。给定一组有限整数S{s1,s2,s3...sz}，找到包含S中所有整数的最小子集C的大小。请注意，可能有成千上万个容器，每个容器都有数百个整数。因此，蛮力对于解决这个问题很慢。我试图用贪婪算法解决这个问题。也就是说，每次我选择集合

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如何查找给定公司名称的URL，Twitter用户名，LinkedIn用户名，Facebook用户名？

我公司的名单：在列表中 New York Times Sony Washington Post Panasonic Toyota others... 对每一家公司，我需要的： Company URL Twitter @Username LinkedIn Username Facebook Username 是否有确实，在自动方式的API服务？也许各种服务的组合可以起作用？

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如何使用词性来评估语义文本的相似性？

我正试图编写一个程序来评估文本之间的语义相似性。我已经比较了文本之间的n-gram频率（词汇量度）。我想要一些比这更浅的东西，我认为在句子结构中寻找相似性是评估文本相似性的一种方法。但是，我能想出的方法是计算POS（例如，每个文本4个名词，2个动词等）。这就类似于只计算n-grams（实际上它的工作效果不如ngram）。 postags = nltk.pos_tag(tokens) self.

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使用WordNet来确定两个文本之间的语义相似度？

如何确定使用WordNet的Python中两个文本之间的语义相似度？明显的预处理将删除停用词和词干，但那又如何？我能想到的唯一方法是计算两个文本中每个单词之间的WordNet路径距离。这是unigrams的标准。但是这些都是大的（400字）文本，它们是自然语言文件，没有任何特定顺序或结构的文字（除了英文文法强加的文字外）。那么，你会在文本之间比较哪些单词？你将如何在Python中做到这一点？

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如何识别形容词或副词？

我对NLP很新手......有没有任何API或方法可以从句子中识别动词或形容词或副词？我需要它在一个项目中？

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Clang中的语义分析步骤是编译器的重要部分吗？

我想了解叮当的来龙去脉，而且我不太确定“Sema”库。语法分析是编译器编译程序所用的路径吗？还是仅供程序员用来分析他/她的代码？从我收集的内容中，解析器创建一个AST，然后有“AST消费者”使用AST来做不同的事情。因此，代码生成库将AST转换为IR。语义分析库使用AST来分析代码。这种理解是否正确，或者语义分析器是否也用于编译？

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使用Jena的基本猫头鹰推理

我是新来的本体，并有一个关于OWL推理的基本问题。这个问题可能看起来很漫长，对此感到抱歉。考虑一个具有以下公理的本体：（猫头鹰：类C1）和（猫头鹰：类P），具有对象属性（rdfs：域观察C1）（ RDFS：范围观察p），与单独的沿着（RDF：p型p）我然后通过创建类C2（RDFS限制类C1：用限制性subClassOf C2 C1）（观察到C2 p）现在，当我创建一个新的个体（rdf：ty

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Rails在食品中搜索（全文与语义）

我正在尝试为Rails中的一家杂货店构建一个搜索界面。我有几个杂货店产品存储在我的数据库中，但我正在努力寻找一种很好的方式来搜索他们。到目前为止，我用Thinking Sphinx来做产品的全文搜索。这适用于某些项目，比如“鸡蛋”，但对其他搜索有一些问题，例如“石灰”。例如，当我搜索“石灰”，我得到以下归还物品：饮食塞拉利昂雾酸柠檬冰箱伴侣苏打 G2酸柠檬低热量电解质饮料鹿公园贝瑞石灰