No soy programador del equipo de quora, ni soy programador en Google, pero en general, el algoritmo de correspondencia de relevancia funciona en sistemas de aprendizaje automático. Hay un sistema en ingeniería de texto, (Arquitectura general de ingeniería de texto) tiene varios algoritmos para verificaciones de relevancia en textos. Primero usa verificaciones sintácticas y luego se mueve hacia arriba en la capa de abstracción y busca verificaciones semánticas. La coincidencia semántica es un proceso largo y toma más tiempo procesarlo, así que creo que no está usando eso, de lo contrario, tomaría mucho tiempo comprender la relevancia entre dos feeds diferentes. Pero hay un sistema de indexación en cualquier sistema automatizado de verificación de relevancia que utiliza vectores de relevancia y mecanismos de indexación ponderados.
En primer lugar, hay una base de datos que contiene todas las palabras en inglés con ponderaciones llenas para todas las emociones categorizadas, registros de línea de tiempo, frecuencia de uso en temas (adquiribles) y de eso obtiene algunas ponderaciones para todas las palabras simbólicas presentes en el contexto, luego las ordena a muestra los datos ponderados más evaluados de su base de datos de categorías almacenada previamente
Disculpe, también estoy buscando una mejor técnica. Estoy buscando una API tan preparada para poder usarla. Guía, ayuda
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