A.統(tǒng)計詞頻率
B.刪除停止詞與低頻詞
C.中文分詞
D.潛在語義分析
E.計算詞頻率-逆文文件頻率
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你可能感興趣的試題
A.停止詞、低頻詞
B.主題模型、詞袋模型
C.文分詞、英文分詞
D.詞頻率、逆文文件頻率
E.詞頻率向量、逆頻率向量
A.判定樹
B.支持向量機
C.K均值聚類
D.樸素貝葉斯
E.二叉樹
A.詞頻統(tǒng)計的方法中,對于要將單一主題的文文件從海量的語料庫中發(fā)掘出來是很輕易的,不需要借助額外的技術來獲取詞頻向量
B.主題模型(topicmodel)是描述語料庫及其中潛在的一類數字模型,首先考慮到的是如何用數學語言去描述一個主題
C.詞頻向量是由所有的詞頻組合在一起,同時,詞頻為該字詞在文本出現的總數除以文檔中的總詞語數
D.文黨的詞頻、主題的比重、主題的詞頻三者之間的關系為D(文檔詞頻)=W(主題比重)*T(主題詞頻)
E.文本挖掘技術基本上屬于無監(jiān)督學習方法
A.詞袋模型(bag-of-wordsmodel)適用于描述文本的一個簡單的數學模型,也是常用的一種文本特征提取方式
B.詞袋模型對文文件進行了很大程度的簡化,但一定程度上仍然保留了文文件的主題信息
C.對文本建構詞袋之前,需要先借著額外的手段將文本中的詞語分開,這項技術稱之為分詞(word-segment)
D.在文檔中,例如『的』、『也』這樣構成一個句子的基本字詞對文文件的主題區(qū)分并無幫助,且不攜帶任何主題信息的高頻詞稱為停止詞(Stopword),在構建詞典時必須去除
E.一個詞在文文件中出現的頻率稱為詞頻率(termfrequency)其定義為該詞語在文本中出現的次數與這段文本中詞語的總數的商
A.手肘法
B.刪除法
C.分類樹
D.矩陣乘法
E.層次聚類算法
最新試題
圖像數據標注可以用于()算法中。
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Xpath 語言有()的構成。
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