【摘 要】
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针对大型葡萄酒消费评论数据,提出语料文本类信息挖掘的量化学习建模方法.分析包括文本表达的提取、理解、组织、概念化、知识服务等与自动文本处理相关的内容;研究一种面向葡萄酒评论文本信息的量化学习模型,并把这个模型表达成受约束的数学规划一般形式,建立基于非参数估计的寻优解法.仿真结果证明,以文本类数据“品酒人描述”为输入、以离散类数据“品酒人评分”为输出标签的量化学习模型,能够给出葡萄酒等级总体分布的准确预报.
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院,沈阳110142
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针对大型葡萄酒消费评论数据,提出语料文本类信息挖掘的量化学习建模方法.分析包括文本表达的提取、理解、组织、概念化、知识服务等与自动文本处理相关的内容;研究一种面向葡萄酒评论文本信息的量化学习模型,并把这个模型表达成受约束的数学规划一般形式,建立基于非参数估计的寻优解法.仿真结果证明,以文本类数据“品酒人描述”为输入、以离散类数据“品酒人评分”为输出标签的量化学习模型,能够给出葡萄酒等级总体分布的准确预报.
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星期天,妈妈在厨房做菜,我在自己的房间里写作业.快写完的时候,被一道题难住了,题目是这样的:n已知:△+△+△+★+★=14n★+★+△+△+△+△+△=18n那么,△=(),★=().n我想呀想,画呀画,可还是没有头绪,这时妈妈做好饭了,她走进我的房间喊我吃饭,看到我苦恼的样子,就关切地问:“宝贝,你怎了?”n我愁眉苦脸地说:“妈妈,这道题太了,这么多的△和★都把我弄糊涂了!”
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