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使用jieba切词，设置自定义字典使用TF-IDF算法，找出文章的关键词；每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（待优化:为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频,）；...

上市公司数字赋能指数(TF-IDF)（数字技术应用程度的指标）2001-2022-

上市公司数字赋能指数(TF-IDF)（数字技术应用程度的指标），2001-2022，整理好的面板数据大数据、云计算、人工智能等信息技术飞速发展，数字技术与社会经济各领域深度融合，改变了经济运行方式，在推动经济社会发展与生态环境...

在‘词云分析等’中，SPSSAU提供四种功能，分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf，本文档使用‘体验DEMO数据’，其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容，共129kb。接下来说明将基于该数据...

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究|附代码数据_alt_Usenet_

tf-idf TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。我们希望新闻组在主题和内容方面有所不同，因此，它们之间的词语频率也不同。newsgroup_cors A tibble:380 x 3 item1 item2 correlation ...

Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、KNN_

本次分类任务的最大特点是我们处理的是英文的文本，为此我们使用了经典的tf-idf模型进行特征提取，对train_data进行初步简单的划分，并训练后发现预测准确率都不高。随后我们从数据预处理、调参以及数据划分和训练及预测方法上...

使用NeMo快速入门NLP、实现机器翻译任务，英伟达专家实战讲解-The Paper

可以通过tf-idf、Word2Vec、Elmo、BERT等算法提取到文本的词向量。最后再根据相似度计算、分类算法进行建模，训练模型，并进行推理测试、模型评估、应用部署等。对于其实现原理，比较难理解的是“文本向量化”这一部分，我重点...

NTF2021系列报道2|畅谈机器翻译技术与产业的融合

我最早是做搜索的，第一个版本做的是类似于tf-idf 的文本相似性rank，第二个版本就是google的page rank，但是，当时真正在百度做的产生效果最明显的是第三个版本，也就是用户交互式的rank，就是我们称之为点击调权的。说白了...

人工智能毕业设计如何选题（新手友好）

基于贝叶斯分类器的方法是传统的文本分类方法，它基于词频-逆文档频(tf-idf)特征，通过贝叶斯定理来进行分类。基于神经网络的方法是近年来新兴的文本分类方法，它可以更好的捕捉文本中的语义信息。常用的模型如CNN,RNN,LSTM,...

机器翻译的自动化测试与改进

本文提出一种测试和修复机器翻译系统一致性的自动方法—TransRepair，在没有标准翻译的情况下，结合 metamorphic testing 蜕变测试的 mutation 突变检测不一致的问题，然后采用 probability-reference 或 cross-reference 对...

机器翻译评价标准小总结

为了将权重考虑进来，作者采取了Term Frequency Inverse Document Frequency(TF-IDF)加权的方式为每一个n-gram加权。在这里某个n-gram \omega_{k} 在某个“参考语句”s_{ij}(表示属于第 i 个图像的第 j 个“参考语句”)出现的...