随笔分类 -  学术

Machine Learning, Pattern Recognition, Neural Networks .etc
JWNL的配置使用 [转]
摘要:转自:http://blog.csdn.net/chz870128/article/details/6284170jwnl是wordnet的一个API,用来访问wordnet中的词典,jwnl是基于java的包。在使用jwnl之前:1、先从http://wordnet.princeton.edu/wordnet/download/下载wordnet包,我使用的是WIN下的wordnet2.1版本;2、按部就班安装wordnet2.1;3、从http://sourceforge.net/projects/jwordnet/files/jwnl/下载jwnl,我使用的是jwnl1.4版本,虽然此版 阅读全文
posted @ 2012-07-29 10:20 Today makes Tomorrow 阅读(2227) 评论(0) 推荐(0)
JWNL体验 [转]
摘要:转自http://www.cnblogs.com/bluemaplestudio/archive/2011/07/31/2123200.htmlJWNL是用JAVA语言编写的用于读取WordNet词典库的组件库。此次采用JWNL1.4-RC2,最高支持WordNet2.1(WINDOWS),3.0(UNIX)。1. 配置WordNet词典库。 配置文件位置:..\jwnl14-rc2\config\file_properties.xml中的<param name="dictionary_path" value="D:\Programs\WordNet\2.1 阅读全文
posted @ 2012-07-29 10:08 Today makes Tomorrow 阅读(555) 评论(0) 推荐(0)
LDA高效并行Gibbs学习(1)
摘要:在那篇2003年发表的文章之前,pLSI提出了每个word是有一个特定的topic也就是主题产生的,而word可以看做是每个document的样本,于是我们不难可以认为每个document是不同的主题在其上的一个近似的一个概率分布。同时,有两个前提。第一,document以及word的顺寻是可以交换并且是可以忽略的。第二,可交换性不以为着各个元素之间是完全独立的,而是条件性的独立。由以上两条,就可以引出LDA。其实,在我看来这是一种存在弱相互联系的概率分布。而后来我通过查资料了解发现潜在的狄利克雷分布正是强调的这一点。但是LDA具体的推到还是不能很好地看懂。 Gibbs采样在我推测看来可... 阅读全文
posted @ 2012-07-13 15:01 Today makes Tomorrow 阅读(2472) 评论(0) 推荐(0)