如何解决努力在 Chrome 扩展中使用 Tensorflow Universal Sentence Encoder
我正在创建一个 chrome 扩展程序，我想使用通用句子编码器来识别网页上的相似句子。我在导入和使用通用句子编码器时遇到问题。
我的清单如下：
<input type="search" value={searchItem} onChange={handleChange} />
<ul>
{listData.map((x,i) => (
<li key={i} onClick={handleClick}>{x}</li>
))}
</ul>
Searched Result = > {clickedText}
</div>
我已尝试在 {
"name": "----","description": "-----","version": "0.1.0","manifest_version": 2,"icons": {
"128": "./monkey_icon.png"
},"content_scripts": [
{
"matches": ["http://*/*","https://*/*"],"js": ["contentScript.js"],"run_at": "document_idle"
}
],"options_page": "./options.html","browser_action": {
"default_popup": "popup.html"
},"permissions": ["storage"]
}
中将脚本标签添加到浏览器中：
contentScript.js当我们检查页面时，看起来我们已经正确插入了脚本，但我们无法按照此处的教程进行操作：https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/universal-sentence-encoder .
var script = document.createElement('script');
script.src = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs';
script.type = 'text/javascript';
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
var script_two = document.createElement('script');
script_two.src = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/universal-sentence-encoder';
script_two.type = 'text/javascript';
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script_two);
我们得到的错误是未定义 // Load the model.
use.load().then(model => {
// Embed an array of sentences.
const sentences = [
'Hello.','How are you?'
];
model.embed(sentences).then(embeddings => {
// `embeddings` is a 2D tensor consisting of the 512-dimensional embeddings for each sentence.
// So in this example `embeddings` has the shape [2,512].
embeddings.print(true /* verbose */);
});
});
。
我们还尝试在本地 (use) 安装带有 tensorflow 的模型并将其导入到内容脚本中：
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/universal-sentence-encoder这给了我们 require('@tensorflow/tfjs');
const use = require('@tensorflow-models/universal-sentence-encoder');
未定义的错误。我们也尝试以这种方式导入：
require这给了我们无法在模块外导入的错误。
有什么建议吗？
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