聚类算法在数据挖掘和机器学习中是常见的工具，它根据数据的相似性找到一些自然的分组。今天聊的这个基于同义词词林的聚类改进算法，挺适合文本数据，尤其是在你需要理解不同词汇之间的语义关联时。通过引入同义词词林，可以提升聚类的效果，比如通过**词义扩展**来增强数据间的关联度，或者通过**权重调整**让语义
C++ 0 次浏览
仙林工作室的 C#编码规范，说实话挺实用的，适合那种想让团队代码风格统一、逻辑清晰的项目。像缩进、括号对齐这些细节，他们都管得比较严，写起来确实能省不少事。注释规范也挺全的，连模块注释都要求写清楚创建人和修改记录，嗯，靠谱团队都该这样。他们还提到 SQL 语句的格式书写建议，比如关键词大写、子句换行
C# 0 次浏览
科大讯飞离线命令词识别Demo
Android 18 次浏览
云词的全平台覆盖能力挺香的，安卓、iOS、S60，连电视端都没落下。你要是习惯在不同设备上切换着学英语，它的云同步就管用，随时来，不用担心记录丢。 记忆曲线优化的背词系统也挺值得一提，用起来感觉更科学，不是那种死记硬背的套路。再加上图片助记和真人发音，对记单词这种事儿帮忙不小。 而且它的整句翻译功能
Symbian 0 次浏览
功能：- 生成基于单词频率的词云- 提供多种颜色、字体和布局选项- 可调整字号、单词长度和停用词
Python 20 次浏览
这个color-word-cloud是个蛮有意思的工具，专门用来生成颜色词的词云。它利用了 Google Trends API 来抓取颜色词的使用趋势，生成一个彩色的文字云效果。你可以通过本地克隆仓库来试试它的效果，挺。工具支持 npm 脚本，像是bundle命令来把 JavaScript 代码转到
Nodejs 0 次浏览
汉语词汇研究的老朋友《同义词词林》，挺适合做自然语言的参考数据源。它不是那种翻词典式的工具书，更像是有条理的词汇知识库。里面的编码系统虽然一开始看着有点懵，但摸清规则后，查词和找同义关系挺高效的。比如你要做个语义相似度比对的功能，或者做问答系统中的同义问法识别，用它来训练词向量、构建词林树结构都比较
C 0 次浏览
同意词替换$content = file_get_contents(ROOT_PATH . 'includes'.'/strtr_words/words.txt');//词库if(is_gb2312($content)) { $content = iconv('GBK
PHP 22 次浏览
这是一个词云生成程序，使用时需要有以wordcloud.jpg命名的图片，以wordcloud.txt命名的文本做为辅助与此程序放置在同一个目录下。
Python 19 次浏览
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Kotlin 24 次浏览