问题标签 [semantic-comparison]
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.net - NUnit：使用 SemanticComparison .NET 库跟踪复合结果中预期和实际之间的差异
我在我的单元测试（NUnit）中使用 SemanticComparison 并且经常遇到这样的错误：
我之前跟踪过这样的错误，因为这是由于某些子属性不等于我在单元测试中定义的预期值。但是错误消息只是具有这种非常一般的形式。而且我在堆栈跟踪中也看不到任何东西。但我想该库包含以某种方式自动显示不同的属性。手动跟踪它们都需要我相当长的时间。
为了完整起见，我的代码如下所示。但是我希望熟悉 SemanticComparison 的人阅读这个问题（它是一个库/NuGet 包，用于帮助 Mark Seemann aka Ploeh 进行的单元测试。它是 AutoFixture 的一个附带项目。）。
java - 使用 dkpro 语义相似度与 uby
我想计算具有 dkpro 相似度（https://dkpro.github.io/dkpro-similarity/）的字符串之间的相似度，它的工作原理如下：
我使用这样的类：
我使用 LexicalSemanticResource 作为比较资源，它可以是 wordnet、wikipedia、germanet 等。现在我注意到我需要的所有资源都在 uby ( https://www.ukp.tu-darmstadt.de/data/lexical-资源/uby/，https://github.com/dkpro/dkpro-uby/blob/master/de.tudarmstadt.ukp.uby.lmf.api-asl/src/main/java/de/tudarmstadt/ukp/lmf _ /api/Uby.java )。
我的问题是：我可以用 uby 的资源替换该资源，这样我就不必每次需要一个新资源时都重新包含一个新资源？所以我想使用 uby 资源而不是 ResourceFactory.getInstance().get("wordnet")，所以像 new Uby().getLexicalResource("wordnet") - 但是来自 uby 的 lexicalresource 与 LexicalSemanticResource 我不一样现在用于语义比较。所以：我不想使用例如 LexicalSemanticResource wordnet，而是使用 uby 的 wordnet 作为比较器。有没有办法做到这一点？
deep-learning - 我应该使用全部可用数据来训练我的深度学习模型吗？仅使用子集的优缺点是什么？
我有一个非常复杂的基于 LSTM 的神经网络模型，我正在对 Quora Duplicate Question 对进行训练。原始数据集中大约有 400 000 个句子对。在整个（或 80%）数据集上进行训练需要大量的处理能力和计算时间。如果我选择数据集的一个随机子集（例如仅 8000 对）用于训练，而选择 2000 对用于测试，那会不会很不明智？会对性能造成严重影响吗？“更多的数据，更好的模型”总是真的吗？