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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>如何使用Word2vec模型進(jìn)行古詩詞個(gè)性化推薦的應(yīng)用

      如何使用Word2vec模型進(jìn)行古詩詞個(gè)性化推薦的應(yīng)用

      2018-11-15 | rar | 1.36 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　古詩詞是中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化上璀璨的明珠，兩千年來，我國優(yōu)秀詩人輩出，其詩作若滿天繁星，內(nèi)容豐富影響深遠(yuǎn)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，推薦系統(tǒng)在我們的生活中處處可見，為越來越多的用戶提供了便利。然而，目前對于古詩詞的個(gè)性化智能推薦系統(tǒng)比較匱乏，絕大多數(shù)的詩詞網(wǎng)站也只是對于詩詞內(nèi)容的簡單展示，而非推薦，所以進(jìn)行古詩詞推薦方面的研究對于促進(jìn)中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的傳播具有重要意義。本文基于Word2vec模型，通過利用網(wǎng)絡(luò)上爬取的古詩詞數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了古詩詞的個(gè)性化推薦。

      　　本文首先利用開源爬蟲框架Requests 從互聯(lián)網(wǎng)上爬取需要的古詩詞數(shù)據(jù)，然后將爬取到的每一首古詩詞的譯文和賞析利用Python 中的jieba 分詞庫進(jìn)行分詞、去噪，生成古詩詞語料庫，進(jìn)而利用該語料庫訓(xùn)練Word2vec 模型，并通過該模型得到每一首古詩詞在該語料庫中的向量表示，最后使用余弦距離計(jì)算出古詩詞之間的相似度，選取相似度最高的十首古詩進(jìn)行推薦。

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