已閱讀1頁，還剩101頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、文本特征抽取是文本處理的重要基礎(chǔ),為后續(xù)的分類、檢索、過濾和摘要等文本挖掘工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ).該文詳盡介紹了現(xiàn)今三種主要的文本特征表示模型,系統(tǒng)總結(jié)了類別特征抽取的多種基本模型及每一種模型的改進(jìn)模式,并對文本的各種特征抽取算法與特征影響因素進(jìn)行了詳細(xì)的比較與分析,建立文本特征的評價(jià)指標(biāo)體系.該文對多指標(biāo)綜合評價(jià)的技術(shù)、原理、基本步驟及關(guān)鍵問題進(jìn)行了系統(tǒng)總結(jié).介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)范疇的權(quán)數(shù)論,以及幾種常用的客觀賦權(quán)方法的基本原理與計(jì)算步驟,重點(diǎn)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 文本特征抽取方法的研究.pdf
- 自動(dòng)文本特征抽取的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 問答系統(tǒng)中的文本信息抽取研究與應(yīng)用.pdf
- 文本特征降維與分類規(guī)則抽取方法研究與應(yīng)用.pdf
- 領(lǐng)域UGC文本中話題-特征關(guān)系抽取及應(yīng)用研究.pdf
- 相關(guān)投影分析在特征抽取中的應(yīng)用研究.pdf
- 特征抽取方法研究及其在人臉識別中的應(yīng)用.pdf
- 線性特征抽取研究及其在人臉識別中的應(yīng)用.pdf
- 線性投影分析的理論與算法及其在特征抽取中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于本體和文本特征的Web信息抽取技術(shù)研究.pdf
- 特征變換在組合分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 層次化關(guān)鍵詞抽取與文本自動(dòng)分類在BBS中的應(yīng)用.pdf
- 基于多特征的網(wǎng)頁信息抽取技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf
- 數(shù)據(jù)抽取技術(shù)在稅務(wù)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf
- 鑒別特征抽取方法及其在人臉識別中的應(yīng)用研究.pdf
- 文本宏特征抽取與基于質(zhì)心的自動(dòng)分類方法研究.pdf
- 流形學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)在特征抽取中的應(yīng)用研究.pdf
- 人臉識別中的部分特征抽取技術(shù)研究.pdf
- 文本挖掘技術(shù)在短信文本中的應(yīng)用研究.pdf
- 中文評論短文本的評價(jià)對象抽取研究.pdf
評論
0/150
提交評論