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基于NLP和爬蟲的在線文章閱讀系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2025-02-15 10:58
  隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來(lái)越多的人們選擇通過(guò)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲取信息,這使得很多文章以網(wǎng)頁(yè)文本的形式展現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)中。不可避免地,很多重復(fù)的文本信息也出現(xiàn)在了互聯(lián)網(wǎng)上,重復(fù)的文本導(dǎo)致人們的閱讀體驗(yàn)下降,也導(dǎo)致了互聯(lián)網(wǎng)上存儲(chǔ)空間的冗余。本文通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)言處理的研究,提出了一種多特征融合的文本相似度算法。通過(guò)該算法,可以快速對(duì)庫(kù)里的文章進(jìn)行篩選,將高度相似的文章標(biāo)記,降低用戶多次瀏覽到相同內(nèi)容的文章的可能。本文還開發(fā)了一套在線文章閱讀系統(tǒng),應(yīng)用了這種文本相似度算法。系統(tǒng)基于瀏覽器/服務(wù)器模型,后臺(tái)基于Java語(yǔ)言,使用了比較流行的SSM框架,開發(fā)環(huán)境是Eclipse。前臺(tái)基于Html+Vue.js框架,開發(fā)環(huán)境是Node.js+Microsoft Visual Studio Code。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)閱讀文章,用戶登錄,用戶注冊(cè),閱讀歷史,信息更改的需求。

【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.3?JNA使用步驟圖??大部分情況下,本地庫(kù)都已經(jīng)存在,即系統(tǒng)己經(jīng)提供了相應(yīng)的dll/so文件,??不需要開發(fā)人員額外的代碼,只需要直接調(diào)用

圖2.3?JNA使用步驟圖??大部分情況下,本地庫(kù)都已經(jīng)存在,即系統(tǒng)己經(jīng)提供了相應(yīng)的dll/so文件,??不需要開發(fā)人員額外的代碼,只需要直接調(diào)用

?第2章相關(guān)技術(shù)???(?刑臺(tái))??、態(tài)鏈接土一^??a?編寫項(xiàng)目需要的功??能,導(dǎo)出為DLL文件??I??w??將DLL文件放在Java項(xiàng)目中??u??在Java項(xiàng)目中創(chuàng)建接口類,使用??JNA提供的Native方法加載DLL文件??1??在接口類中聲明??要使用的方法??c結(jié)....


圖3.2轉(zhuǎn)換圖??

圖3.2轉(zhuǎn)換圖??

?第3章多特征融合的文本相似度算法???獨(dú)熱表示向量?_?變換矩陣U1?預(yù)測(cè)結(jié)果???1?變換矩陣V?分布式表不向量????? ̄ ̄:——tr ̄1? ̄^預(yù)??^?^?——??——?測(cè)????—??g??程??V?V?V?V7?V7??輸入層一層權(quán)重隱藏層二層權(quán)重輸出層??圖3.2轉(zhuǎn)....


圖4.5網(wǎng)站結(jié)構(gòu)圖??I首頁(yè)??首頁(yè)同時(shí)也作為門戶站點(diǎn),是前端系統(tǒng)的起始頁(yè)

圖4.5網(wǎng)站結(jié)構(gòu)圖??I首頁(yè)??首頁(yè)同時(shí)也作為門戶站點(diǎn),是前端系統(tǒng)的起始頁(yè)

?第4章系統(tǒng)設(shè)計(jì)????(5^5?巨??注冊(cè)表單???—djE)?巨??登錄表單???(用戶4息頁(yè))?^1??^?用戶信息表單???(閱讀歷史頁(yè))???f文章情覓—?關(guān)聯(lián)文章列表?? ̄ ̄i!"""""??????C文章^索頁(yè))?1—^??檢索表單??圖4.5網(wǎng)站結(jié)構(gòu)圖??I首頁(yè)?....


圖5.1?SenSim參數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析圖??

圖5.1?SenSim參數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析圖??

?第5章系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果???500000?433190?0.96??450000?426921??I,〇,955??■??■■??〇.945??H?0.94??0.935??j?-??_L??一組?二組三結(jié)圈組?五組六組七組??耗B寸(ms)?_?—?_召回率??圖5.1?S....



本文編號(hào):4034201

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