偽原創(chuàng )相似度查詢(xún)(

【源碼目錄詳解】詞庫Key的詞組及詞組（二）)

　　詳細源碼目錄

　　language-ai

|- src/main

| |- java java源碼所在目錄

| |- com.chenxin

| |- auth 百度AI授權認證模塊

| |- base 基礎公共抽象模塊

| |- config 項目所有自定義配置模塊

| |- controller 這個(gè)不用多說(shuō)

| |- exception 全局異常與自定義一次模塊

| |- model 項目所有使用的數據模型, dto,vo,bo等

| |- service 業(yè)務(wù)模塊

| |- util 工具模塊

| |- auth 授權認證模塊

| |- consts 常量類(lèi)

| |- http http相關(guān)

| |- nlp NLP同義詞庫加載工具

| |- system 系統相關(guān)

| |- CommonEnum.java 統一信息處理枚舉類(lèi)

|

| |- AiApplication.java 主啟動(dòng)類(lèi)

|

|- src/test/java

|- com.chenxin 相關(guān)測試代碼, 經(jīng)驗證, 若idea版本太低將會(huì )導致該單元測試無(wú)法使用

其他自行查看源碼, 不一一概述

　　關(guān)于詞庫擴展詞庫

　　如果你想要更準確的計算和替換，你需要一個(gè)非常準確和龐大的詞庫，這個(gè)詞庫可以自己慢慢完成

　　只需將詞典添加到文件resource/res/word.txt中，按照格式添加，然后調用初始化redis接口即可。

　　初始化redis接口/ai/command/initRedis

　　論詞典中單詞的重復

　　這個(gè)不用擔心，作者在這方面做了很多優(yōu)化。鍵值Key相同的詞組會(huì )全部存儲在redis中，以Key0、Key1、

　　查詢(xún)時(shí)會(huì )找出所有具有相同key的詞組，并進(jìn)行去重，然后進(jìn)行其他操作，計算詞義的相似度等等。同樣的Key，為了提高

　　查詢(xún)效率，默認選擇前20組key相同的！

　　技術(shù)圖集

　　本項目整合了多個(gè)優(yōu)秀的NLP項目，共同使用。分詞采用百度AI自然語(yǔ)言處理技術(shù)的詞義分析技術(shù)，詞義相似度

　　使用HanLP項目計算同義詞的距離！

　　自然語(yǔ)言處理技術(shù)（百度AI提供技術(shù)支持） 自然語(yǔ)言處理（hanLP提供技術(shù)支持）

　　HanLP 是由一系列模型和算法組成的 NLP 工具包。目標是普及自然語(yǔ)言處理在生產(chǎn)環(huán)境中的應用。

　　同義詞詞庫技術(shù)架構后端前端

　　本項目的頁(yè)面只是作為測試使用，以后會(huì )構建一個(gè)完整的產(chǎn)品網(wǎng)站。

　　關(guān)于作者的問(wèn)題和優(yōu)化

　　熱衷于人工智能、分布式微服務(wù)、Web應用、大數據等領(lǐng)域。工作室：1024代碼工作室，有需要可以聯(lián)系作者，也可以交流。

　　郵件：

　　其他

　　為什么要使用多個(gè) NLP 項目？原因是我本來(lái)想用百度AI來(lái)完成整個(gè)項目。但由于百度自然語(yǔ)言處理API

　　對于普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)，有通話(huà)次數限制，需要超額收費。因此，相對大量數據的處理將由 HanLP 項目處理。減少數據量

　　百度的分詞將由百度AI處理。