首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在purrr中获得与参考词最接近的词

在purrr中获得与参考词最接近的词,可以使用map()函数结合字符串处理函数来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,将参考词与待比较的词列表传入map()函数。
  2. map()函数中,使用字符串处理函数(如str_dist())计算参考词与每个待比较词之间的距离。
  3. 使用which.min()函数找到距离最小的词的索引。
  4. 最后,根据索引获取最接近的词。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
library(purrr)
library(stringdist)

get_closest_word <- function(reference_word, word_list) {
  distances <- map(word_list, ~ str_dist(reference_word, .))
  closest_index <- which.min(distances)
  closest_word <- word_list[closest_index]
  return(closest_word)
}

# 示例用法
reference_word <- "apple"
word_list <- c("banana", "orange", "grape", "pineapple")

closest_word <- get_closest_word(reference_word, word_list)
print(closest_word)

这段代码中,我们定义了一个名为get_closest_word()的函数,它接受一个参考词和一个待比较词列表作为输入。函数内部使用map()函数计算参考词与每个待比较词之间的距离,并使用which.min()函数找到距离最小的词的索引。最后,根据索引获取最接近的词并返回。

请注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。另外,关于purrr和字符串处理函数的更多详细信息和用法,请参考腾讯云的相关产品和文档。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NLP输出文本评估:使用BLEU需要承担哪些风险?

另一方面,如果我们的输出比所有参考语句都短,我们要将最接近的句子长度除以输出的长度,从中减去一个,并将 e 提升到整个系统的水平。一般来说,最短参考语句越短,输出就越短,BP 值越接近零。...在 “I ate” 例子中,输出语句为两个单词的长度,最接近的参考语句有四个词长度。这给了我们 0.36 的惩罚因子,当我们的 bi-gram 精度得分为 1 时,我们将最终得分降到了 0.36。...这意味着功能词上的差异(如 an 和 on)所得到的惩罚,与更重要的内容词的差异惩罚是一样的。这也意味着一句翻译可能存在很完美的同义词,但这个词没有出现在参考翻译中,这种情况也会受到惩罚。...因此,一些常见的词组(如 of the)得到的惩罚会比较小,但一些罕见的词(如 buffalo buffalo)就会高一些。...给定一个参考输入,它会测量输出序列中的替换(如 an 替换 the)、删除及插入次数。

1.2K30

小程序才是企业的生存之道,小程序问答-带你快速了解小程序常见问题.

21世纪以来,世界每天都在以惊人的速度在更新、发展中,许多的东西大致上昨天今天并没有变化,但一旦隔上一两个月变化就十分明显了。...,但是还要很多人还在迷茫,这个小程序究竟怎么回事,整理相关问题供大家参考: 第一 什么是小程序?...小程序,准确说是微信公众平台小程序,是一种嵌在微信APP中的轻型APP,2017年1月9日正式发布。...所以为了增加更大的点击率,图标得与选取指数最大的关键词相关,不用太刻意修饰,除非是截取品牌图标做高仿号增加用户的信任度,前期建议都以关键字作为图标。...例如:现在排名靠前的小程序,就插入了相关产品词或竞品词,如“优惠券”“购物”“京东”等这些用户使用频率较高的词语,当用户搜索这些词时这个小程序就能有展现的概率; 3、另外详情介绍文字增加一些活动或吸引人点击的欲望行动词

67520
  • 小程序才是企业的生存之道,小程序问答-带你快速了解小程序常见问题.

    21世纪以来,世界每天都在以惊人的速度在更新、发展中,许多的东西大致上昨天今天并没有变化,但一旦隔上一两个月变化就十分明显了。...,但是还要很多人还在迷茫,这个小程序究竟怎么回事,整理相关问题供大家参考: 第一 什么是小程序?...小程序,准确说是微信公众平台小程序,是一种嵌在微信APP中的轻型APP,2017年1月9日正式发布。...所以为了增加更大的点击率,图标得与选取指数最大的关键词相关,不用太刻意修饰,除非是截取品牌图标做高仿号增加用户的信任度,前期建议都以关键字作为图标。...例如:现在排名靠前的小程序,就插入了相关产品词或竞品词,如“优惠券”“购物”“京东”等这些用户使用频率较高的词语,当用户搜索这些词时这个小程序就能有展现的概率; 3、另外详情介绍文字增加一些活动或吸引人点击的欲望行动词

    66340

    首发 | 哈工大在CoNLL上斩获全球第四,车万翔博士详解背后的技术细节

    车万翔博士:在 Stack LSTM parser 中,只用一个单向 LSTM 对缓存中所有词进行建模,这样会损失已经不在缓存中的词的信息。...在每个转移状态中,用当前缓存第一个词的反向表示减去最后一个词的反向表示,拼接上最后一个词的正向表示减第一个词的正向表示,就获得了当前缓存的表示向量。...在 Stack LSTM parser 中,使用递归神经网络(RecNN)逐步组合子树中的词和其子节点(每次组合一对),而在 Tree-LSTM 中,一个词和其所有子节点是同时组合的。...由于 Tree-LSTM 中一个词和其所有子节点是同时组合的,而在依存分析过程中,一个词的子节点是逐个找到的,因此主要的难点就是如何在每找到一个词的子节点之后就进行一次更新。...具体来讲,对于一种资源稀缺语言(目标语言),我们首先根据语言的形态学特征(typology)来选择与其最接近的一种(或多种)语言作为其源语言。

    1.1K90

    小程序问答-带你快速了解小程序

    21世纪以来,世界每天都在以惊人的速度在更新、发展中,许多的东西大致上昨天今天并没有变化,但一旦隔上一两个月变化就十分明显了。...,但是还要很多人还在迷茫,这个小程序究竟怎么回事,整理相关问题供大家参考: 第一 什么是小程序?...小程序,准确说是微信公众平台小程序,是一种嵌在微信APP中的轻型APP,2017年1月9日正式发布。...所以为了增加更大的点击率,图标得与选取指数最大的关键词相关,不用太刻意修饰,除非是截取品牌图标做高仿号增加用户的信任度,前期建议都以关键字作为图标。...例如:现在排名靠前的小程序,就插入了相关产品词或竞品词,如“优惠券”“购物”“京东”等这些用户使用频率较高的词语,当用户搜索这些词时这个小程序就能有展现的概率; 3、另外详情介绍文字增加一些活动或吸引人点击的欲望行动词

    3.4K10

    如何构建skim-gram模型来训练和可视化词向量

    选自Medium 作者:Priya Dwivedi 机器之心编译 参与:柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型,并用 TensorBoard 进行可视化...在第一次迭代中,最接近的预测单词看起来非常随机。这很合理,因为所有词向量都是随机初始化的。 ? 训练结束时,该模型已经能更好地找到单词之间的关系。 ?...子采样 经常出现的单词,如「the」、「of」和「for」,并没有给附近的单词提供太多的语境。如果丢弃一些,我们就可以消除数据中的的部分噪声,实现更快的训练和更好的表示。...「由于距离更远的词通常不如距离更近的词与目标单词的关系那么紧密,我们从远距离的词中采样较少的单词作为训练样本,以降低其权重……如果选择窗口大小= 5,那么我们将为每一个训练词随机选择一个 1 和窗口大小...我们把一个输入词如「ants」(蚂蚁)表示为独热向量。这个向量有 10000 个分量(每个分量都对应于词汇表中的一个单词),我们将单词「ants」对应的分量设为「1」,所有其他分量都为 0。

    1.7K60

    ICML 最佳论文提名论文:理解词嵌入类比行为新方式

    其中最接近 w_K - w_M + w_W 线性组合的词嵌入是 queen。研究者解释了发生这种情况的原因及它们之间的区别。...,; 首次严谨地证明了类比词嵌入之间的线性关系,包括显式的、可解释的误差项; 展示了这些关系如何在 PMI 向量之间实现,这些关系在因式分解了 PMI 矩阵的词嵌入以及类似的分解(如 W2V 和 Glove...重构误差 在实践中,(2) 和 (4) 仅近似成立,因为 ? 相对于分解矩阵 M 是秩约束的(秩 r 如 (4) 中的 M=PMI。...结论 本文中,研究者通过参考单词对其周围的单词所引起的分布,在单词和单词集之间产生等价,推导出意译的概率定义。...他们证明,在统计依赖关系下,是意译关系导致了分解 PMI 的词嵌入(包括 PMI 矩阵的列)与近似分解 PMI 的词嵌入(如 W2V 和 Glove)之间的线性关系。

    52740

    一文教你实现skip-gram模型,训练并可视化词向量

    在本教程中,我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec(Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型,它被大量地用在自然语言处理中)的skip-gram模型,...在第一次迭代中最接近的预测词看起来很随意,但这却很有意义,因为所有的词向量都是随机初始化的。...,如“我的”、“你的”和“他的”,无法给附近的单词提供太多的上下文信息。...“因为较远的词通常不与当前词相关,所以通过从我们训练样本中的这些词汇给较远距离的词少量的权重…如果我们将窗口大小(window size)设置为5,那么对于每个训练的单词我们将随机选择一个1到窗口大小(...网络的输出是一个单一的向量(也包含10,000个组件),对于我们词汇表中的每个词来说,随机选择临近单词的概率是字汇词(vocabulary word)。 在训练的最后,隐藏层将会有训练过的词向量。

    1.9K40

    简书=鸡汤?爬取今日看点数据:1916篇简书热门文章可视化

    但根据这1916篇文章获赞数降序可知,排名第一的文章,获赞数为:17076;排名最后的为488。...这部分不知道原因何在,难道是太热了,大家创作欲望低迷?...其他715名为非签约作者,共贡献1291篇文章: 将这1916篇文章对应的799名作者生成如下词云,假如今日头条想像签走知乎300大V一样来签走简书大V,大概可以参考此图。逃.........虽然可能伤到一些人,但个人感觉一个不完全知道自己喜欢什么、有什么爱好、对学习和生活都没有好的把控的人,或许更会汲汲于阅读这些文章,当然这可能是每个人成长中必须经历的过程,看这些文章可能也会有收获,对自己有所指导...上面的词云还是太过简单粗暴,调用玻森NLP的API,获取所有标题的词频排名前100的关键词,返回结果如下: 没有了杂乱无章的文字后,在精简的词云里,更可以看出,出现最频繁的词有:你、干货、写作、英语、推荐

    39930

    OpenAI全新估值290亿美元!再获红杉资本等超3亿美元融资

    ---- 新智元报道   编辑:好困 Aeneas 【新智元导读】继微软再向OpenAI融资100亿美元后,OpenAI又获3亿美元融资,现在估值或高达290亿美元。...OpenAI的这7年 现在,AIGC这个词可谓是无人不知、无人不晓。而OpenAI在2022年11月推出的ChatGPT,正是这波高潮的起点。...不仅有数以亿计的消费者开始使用ChatGPT,还有数百家大大小小的企业开始将GPT和ChatGPT部署到他们的产品和服务中。这也促使其他大型科技公司加快推出自己的生成式AI产品。...比如,谷歌的Bard,Meta的LLaMA等。 自2015年成立以来,便一直专注于AI领域的OpenAI,具有无法否认的影响力。正如有人所说:OpenAI可能是目前最接近赢家的一个。...参考资料: https://techcrunch.com/2023/04/28/openai-funding-valuation-chatgpt

    21920

    人类都在搜什么?谷歌公布2020年度搜索热榜,「新冠病毒」高居榜首

    「新冠病毒」席卷全球,带走了无数人的生命和无数的工作,无疑是全球搜索量最高的关键词。而今年的其他热点也都在热榜中一一反映了出来,如「科比去世」、「美国大选」等。...今年的榜单与往年不同,这些搜索趋势关键词反映的不是搜索量最大的关键词,而是反映了一段时间内流量突然高涨的关键词。这比纯看搜索数量更能反应大家一年中的兴趣点的变化。...作为受今年疫情折磨最严重的国家之一,今年美国的搜索热榜中有许多和疫情相关的搜索关键词。如「疫情更新」、「新冠症状」等话题。 而反反复复的封城政策,也把不少人锁在了家里。因此「如何在家里理发?」...「在哪里」也成了热门的搜索开头词,如「在哪里买卫生纸?」、「在哪里买洗手液?」。人们还用「我附近的(near me)」来寻找「我附近的新冠检测点」、「我附近的投票中心」。...想要查看完整榜单可查看参考连接。

    75720

    没数据也能玩转BERT!无监督语义匹配实战

    在实际业务中,对给定Query检索特定范围内的词是十分常见的需求。 对于字面上的匹配总体来说并不复杂,但实际效果就仅限于有字符交集的词语。...笔者就想到了近来如火如荼的大规模预训练语言模型,这些由大公司在极大规模语料上预训练好的模型,它们给句子的向量编码已经包含足够多的信息了,若是再辅以和业务相关的语料微调,就更好了。...给出一个词的向量,找词表里所有词最接近的topn,自然而然就想到了用gensim。 ?...预先加载好Server的BERT模型和gensim的词库向量,对于新来的每个query,首先通过BERT得到向量表示,然后扔到gensim中查找最接近的几个词语返回。 看到这里似乎可以结束了?...看起来挺正常的,cosine相似度最接近为1,香蕉拿到了最高分,正常。然后输入"风"看看,最接近的应该是西伯利亚龙卷风吧: ?

    2.2K30

    自然语言处理的未来:让机器“听懂”人类语言的奥秘

    以下是一些主要难点: 多义词:同一个词在不同上下文中可能有不同的含义,如“银行”可以指金融机构,也可以指河岸。 隐喻和俚语:语言中常常使用隐喻和俚语,使得直译无效。...3.2 向量化表示 词嵌入(Word Embeddings):如Word2Vec和GloVe,将词转化为向量,使得具有相似含义的词在向量空间中靠近。通过这种方式,计算机能够捕捉到词与词之间的关系。...这些系统利用了NLP技术,使得与机器的互动变得更加自然。 4.2 机器翻译的进步 现代机器翻译如Google Translate,采用神经网络模型,能够处理复杂句子结构,实现高质量的翻译。...这种技术的发展将推动AI在更复杂任务中的应用,如情感识别和内容生成。 5.2 伦理与偏见 NLP模型可能会继承数据中的偏见,导致不公平的结果。...5.3 持续学习与自适应系统 NLP系统如何在动态环境中实时学习,适应用户的变化需求,是一个重要的研究方向。当前,大多数NLP系统依赖于静态训练数据,缺乏对实时数据的适应能力。

    19611

    斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶

    其实可以使用负采样方法加快训练速率 2.5 负例采样的skip-gram模型(作业2) 这个部分大家也可以参考ShowMeAI的深度学习教程中文章自然语言处理与词嵌入 [负例采样的skip-gram模型...所以相较于单纯的共现概率,实际上共现概率的相对比值更有意义 [Encoding meaning in vector differences] 问题: 我们如何在词向量空间中以线性含义成分的形式捕获共现概率的比值...GloVe的一些结果展示 [GloVe的一些结果展示] 上图是一个GloVe词向量示例,我们通过GloVe得到的词向量,我们可以找到frog(青蛙)最接近的一些词汇,可以看出它们本身是很类似的动物。...并与人类评估比照 5.9 最接近Sweden的一些单词 [最接近Sweden的一些单词] 5.10 相关性评估 [相关性评估] 使用 cosine similarity 衡量词向量之间的相似程度...2)Linear Algebraic Structure of Word Senses, with Applications to Polysemy 单词在标准单词嵌入(如word2vec)中的不同含义以线性叠加

    60171

    在机器学习过程中分析并防止无意识的偏见

    这个程序使用的是共符号相似度,而不是欧几里德距离,因为你不想在高维空间中使用欧几里德距离。 您可以使用这个解决方案来获取关于语言的信息。你也可以找到10个最接近特定目标词的单词。...到目前为止,这一切似乎都是合理的,但随后研究人员研究了刻板印象中的黑人名字和刻板印象中的白人名字。他们发现黑人的名字更接近不愉快的词,白人的名字更接近愉快的词,这是一种偏见。...他们在一组词中发现了许多种族和性别偏见,这产生了类似的比喻,如“父亲之于医生,母亲之于护士”,“男人之于电脑程序员,正如女人之于家庭主妇”。这些都是Word2Vec和GloVe的类比。...这些文本包含了很多种族和性别偏见,这就是嵌入这个词是如何在学习语义含义的同时学习这些联想的。 机器学习可以放大偏见 机器学习实际上可以放大偏见。...Thomas提到了一篇关于失控反馈循环如何在预测警务工作中起作用的研究论文。

    89320

    中国信息科学部人才项目变迁热图:清华输出人才最多

    ,提取人才项目关键词,分析学者科研方向,探究关键词在子学科、机构的分布情况,对于研究信息科学部学科划分、学者变迁和科研发展方向均具有参考意义。...图1信息科学部合作星云图 图1中的节点代表获评人才项目的学者,不同颜色代表获评时所在的信息科学部下属部门,红色代表一处(电子学与信息系统学科),蓝色代表二处(计算机科学学科),黄色代表三处(自动化学科)...在学校的排名上,根据院士人数对所有院校进行顺时针排列后将每位学者本科硕士博士所在的学校相连接,可以看出,半径上的直线说明该学者从本科开始一直留在相同学校直到最后获评院士,曲线则代表其教育经历中从一个机构迁移到了另一个机构...图6信息科学部关键词与机构关联图 图6在对各人才计划获评的项目名称进行自然语言处理与标签提取的基础上呈现信息科学部各处的关键词之间和其与学术机构之间的联系。...所有的学校根据获评项目的数量进行顺时针排列。从图中可观察到,清华大学获评数最多,第二梯队中,北京理工大学、北京邮电大学、北京航空航天大学、华中科技大学等与其他C9高校实力相当。

    41430

    互联网金融出路在哪里?大数据用户挖掘告诉你

    竞争市场硝烟四起,获客成本扶摇直上 随着互联网移动互联网竞争的白热化,金融类客户产品同质化以及市场推广衰变效应,盲投,传统的推广方式获客成本不断增加,而用户质量不断下降。...在竞争白热化的金融领域,我们尝试通过不同的推广手段来获取用户,但到后期发现获客成本太高,而且质量太差,与其投入相比回报率极低,如何在竞争日益激烈的市场环境中获取先机,dsp、信息流、app推送以及媒体广告位充斥着大量的假用户以及羊毛党...某炒股应用客户运营部负责人刘小姐反映:虽然股票市场这两年不温不火,但并不影响股民的热情。在线下和互联网行业已经相对成熟的领域,在移动端的竞争也是如火如荼。...金融类社群:讨论、评论、搜索,含有关键词【投资、理财、贷款】选择相关的用户数据。...与此同时,利用大数据还解决了企业获客成本高的问题,无论综合渠道还是垂直渠道,无论传统还是线上,用户群都无法做到精准,也就无法真正降低获客成本,而大数据则是最能低成本触达用户的一种新营销方式。

    1.6K80

    序列模型2.3-2.5余弦相似度嵌入矩阵学习词嵌入

    在做类比推理的任务时: 首先计算 的值 然后计算 集合 再取 集合中和 值最接近的那个值,认为是 King 类比推理后的结果。...Note 在实际应用中,使用词嵌入矩阵和词向量相乘的方法所需计算量很大,因为词向量是一个维度很高的向量,并且 10000 的维度中仅仅有一行的值是 0,直接使用矩阵相乘的方法计算效率是十分低下。...所以在实际应用中,会用一个查找函数单独查找矩阵 E 的某列。...例如在 Keras 中,就会设置一个 Embedding layer 提取矩阵中特定的需要的列,而不是很慢很复杂的使用乘法运算 ---- 2.5 学习词嵌入 learning word embedding...参考资料 [1] 吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

    70420

    如何写最高端的代码?Facebook教你怎样用机器学习做最美的代码搜索工具

    结果表明,这两个模型可以正确回答该数据集中的问题,如: 如何关闭/隐藏安卓软键盘? 如何在安卓中将位图转换为可画的? 如何删除一整个文件夹及其内容? 如何处理 back button?...为此,研究人员计算了方法体中所有词语的词嵌入向量的加权平均值。这被称为是文档嵌入。 ? 公式中,d 表示方法体的词语集合,v_w 是词 w 的词嵌入,使用 fastText 处理。...研究使用标准的相似度搜索算法 FAISS,用于寻找和查询的余弦相似度最接近的文档向量,并返回 top n 个结果。...NCS 假设查询中的词和源代码中抽取的词有着相同的域,因为查询和代码段被映射在相同的向量空间中。然而,事实不一定总是这样。...,可以参考论文:https://arxiv.org/abs/1905.03813。

    1.1K31

    论文的9个致命误区,看看你中了几个?附ChatGPT解决方法

    注意以下几点: 提供足够详细的信息,使他人能够重复你的实验 保持方法名称的一致性(摘要、引言、方法部分和结论中) 避免过度依赖引用其他论文的方法描述 五. 结果部分混乱 结果部分需要清晰的逻辑结构。...确保它们: 字体清晰可读 格式一致 包含误差线(如适用) 保持相同的比例和放大倍数(对于图片组) 表格样式统一 七. 缺乏深入讨论 讨论部分常被忽视,但它对于展示你的洞察力至关重要。...此外,请就如何安排论文各部分的比例(如引言、方法、结果、讨论等)提供建议。 步骤6:参考文献 - 注重格式和准确性 正确引用参考文献体现你的学术诚信。...记住: 了解不同类型的参考文献(如M-专著,J-期刊等) 包含所有必要的信息(作者、标题、出版信息等) 严格遵循所选的引用格式 Prompt指令 作为一位学术参考文献管理专家,请就如何在论文中正确引用和管理参考文献提供建议...如何表达对不同群体的感谢,用语有何不同? 如何使致谢既真挚又不失专业? 致谢中应该包含哪些关键元素? 有哪些常见的致谢写作禁忌需要避免? 请提供一个简短的示例段落,展示如何开始致谢。

    5710
    领券