`
linuxyf
  • 浏览: 30854 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 武汉
最近访客 更多访客>>
社区版块
存档分类
最新评论

词条分类

阅读更多
低保制度: subsistance security system

便衣警察: plainclothes police

抢注: preemtive registration

名嘴: popular TV presenter

猎头: headhunter

传统型枕套: pillow sham

卡萨布兰卡: kasablanca

三K党:ku klux klan

特技替身演员: stuntman

金狮奖: Gold Lion Award

戛纳电影节: Cannes Film Festival



分享到:
评论

相关推荐

    文本分类中基于词条聚合的特征抽取 (2008年)

    特征抽取是文本分类的重要研究领域,针对原始特征空间的高维性与稀疏性给分类算法带来“维数灾难”问题,探讨了基于词条聚合的特征抽取方法,设计了一种利用词条聚合进行特征抽取的文本分类的方案。该方案利用改进的...

    音视频-编解码-词媒体信息传播环节问题与改进研究.pdf

    信息生成环节是"词媒体"的起点,主要问题是生成过程的无序性、生成内容的随意性和生成词条分类的模糊性。无序性可能导致信息混乱,降低用户体验;随意性可能引发信息质量下降,误导用户;分类模糊则难以帮助用户快速...

    Encyclopedia of Mathematics.pdf

    - **词条分类**:这部分是百科全书的主要组成部分,按照字母顺序排列,涵盖了数学领域的几乎所有主题。 - **内容范围**:从基础概念到高级理论均有涉猎,包括但不限于代数、几何、概率论、统计学、微积分等多个分支...

    小程序用于垃圾分类,有词条搜索和图像搜索功能 (图像搜索通过人工智能图像识别判断它是什么,然后同样是词条搜索)

    小程序用于垃圾分类,有词条搜索和图像搜索功能。(图像搜索通过人工智能图像识别判断它是什么,然后同样是词条搜索)

    基于多决策向量词条质量评价方法-说明文档2

    如果一个词条有m个属性,那么就有m个分类器,每个分类器负责对一个特定属性进行分类。每个属性的分类结果(0或1)组合成一个向量R,其中1表示高质量,0表示低质量。 利用CART决策树进行训练,将属性数据转化为基于...

    基于权重的朴素贝叶斯分类器设计与实现.pdf

    因此,本文提出了一种基于权重的朴素贝叶斯分类器,旨在通过考虑词条权重来增强分类器的性能。 #### 技术细节与创新点 在该分类器的设计中,采用了TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)模型及其...

    基于权重的朴素贝叶斯分类器设计与实现

    因此,本研究提出了一个新的分类器设计方案,通过引入词条权重的概念来更精确地衡量词条对于分类的贡献度,并采用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)模型及其改进版本作为计算词条权重的基础。...

    人工智能-项目实践-信息检索-一个使用springboot和thymeleaf搭建的垃圾分类检索系统

    一个使用springboot和thymeleaf搭建的垃圾分类检索系统 目前有的功能 前台 检索垃圾属于什么分类 (初步完成,是对接了alapi的接口,需要到alapi.cn申请token 填写在SearchServiceImpl的57行 ...垃圾分类词条管理

    文本分类特征选择方法

    在文本分类中,它被用来评估特征词条与类别之间的相关性。 **计算公式**: \[χ² = \sum_{i=1}^{n} \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i}\] 其中,\(O_i\) 表示观察值,\(E_i\) 表示期望值。 #### 五、度量特征词条的重要...

    基于springboot和thymeleaf搭建的垃圾分类检索系统.毕.设.

    系统人数查询(管理员人数、所有用户数量、垃圾分类词条数量、登录记录数量) 用户管理 查询所有用户 增删改用户(未实现,不想花时间了 垃圾分类词条管理 增删改词条(未实现,同上) 演示截图 前台 首页 首页 搜索...

    关于文本分类的研究特别版

    改进的CHI统计量通过考虑所有类别的贡献,为每个词条计算一个综合的CHI值,从而更好地识别对分类有显著影响的特征。 总的来说,文本分类的研究涵盖了文本表示、特征选择、降维和分类算法等多个方面,不断追求提高...

    文本分类中的特征提取和分类算法综述.doc

    常见的特征提取方法有文档频率(DF)、词条频率(TF)、词条-文档矩阵(TF-IDF)等。 在文本分类中,分类算法是将文本文档分类到预定义类别中的最后一步。常见的分类算法有kNN、Native Bayes、决策树、支持向量机...

    论文研究-语言自然节奏在文本分类中的研究与应用.pdf

    大规模文体分类是一个非常复杂的任务。...这种文本分类方法与当前主流基于词条特征的文本分类方法不同,不需要理解和分析语义,即无需分析文章中的词条,特征空间小,数据稀疏性现象不明显,文本分类效果显著。

    中文文本分类中特征抽取方法的比较研究

    特别是在中文文本分类中,通常使用词条作为最小的独立语义单元,因此原始的特征空间由所有可能出现的词条组成。中文词条数量庞大,这导致特征空间非常之高,对于大多数分类算法来说处理起来非常困难。因此,寻找有效...

    中文网页分类中特征提取的研究

    3. **信息增益(Information Gain, IG)**:从信息论的角度评估词条对分类的贡献。这种方法能够较好地处理类别不平衡的问题,但在处理低频词条时可能会出现问题。 4. **X² 统计量(Chi-Square Statistic, CHI)**...

    基于机器学习的Web文本自动分类.pdf

    贝叶斯分类器是该系统的分类器,通过学习用户感兴趣的样本文本,自动建立用于Web文本分类的特征词库,通过特征词条匹配自动实现Web文本分类。 6. 系统架构 该系统的架构包括网络蜘蛛、中文分词、特征选取和贝叶斯...

    文本分类中的特征提取

    在文本分类中,互信息用来评估词条\( T \)与类别\( C_i \)之间的关联程度。具体定义为: \[ MI(T, C_i) = \log \frac{P(T|C_i)}{P(T)} \] 其中\( P(T|C_i) \)是词条\( T \)在类别\( C_i \)中出现的概率,\( P(T) \)...

    快速的中文网页分类方法实现.pdf

    - **词条选择**:进一步筛选出对分类有用的关键词汇。 2. **特征提取:** - **锚文本**:指的是网页中用于链接其他网页的文字描述。这些文本往往能提供关于目标网页主题的信息。 - **Title**:网页的标题通常...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics