代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 杨尚川/word 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
#!/bin/bash
# 在这里指定文本文件的路径或在命令行参数中指定
export TEXT_FILE=text.txt
if [ "$1" != "" ]; then
TEXT_FILE=$1;
fi
if [ ! -f $TEXT_FILE ]; then
echo 文本文件$TEXT_FILE不存在
exit 1
fi
mvn -Dmaven.test.skip clean install dependency:copy-dependencies
export JAVA_OPTS="-Xms12000m -Xmx12000m"
export CLASS_PATH="target/classes:target/dependency/slf4j-api-1.6.4.jar:target/dependency/logback-classic-0.9.28.jar:target/dependency/logback-core-0.9.28.jar"
export EXECUTOR="java $JAVA_OPTS -cp $CLASS_PATH"
# 1、对文件$TEXT_FILE进行分词,词之间以空格分隔,内容保存到文件 data/word.txt
$EXECUTOR org.apdplat.word.WordSegmenter file $TEXT_FILE data/word.txt
# 2、对分好词的文件 data/word.txt建立词向量,将词向量保存到文件 data/vector.txt,将词汇表保存到文件 data/vocabulary.txt
# 上下文长度为
export CONTEXT_WINDOW_LENGTH=2
# 词向量长度
export VECTOR_LENGTH=30
$EXECUTOR org.apdplat.word.vector.Word2Vector data/word.txt data/vector.txt data/vocabulary.txt $CONTEXT_WINDOW_LENGTH $VECTOR_LENGTH
# 3、计算不同词向量之间的相似度,控制台编码为UTF-8
$EXECUTOR org.apdplat.word.vector.Distance data/vector.txt utf-8
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