tfidf相关论文
文本分类中的一个主要问题是如何提高分类准确性。为了提高分类准确性，提出了一种基于TF-IDF的新的加权方法TF-IDF-IF。此方法引入......
文本情绪分类中消极情绪往往对决策者有着很重要的借鉴作用,然而很多情况下,消极情绪是难以识别的少部分。为了提高消极情绪的分类......
国家发布了以智能制造为主攻方向的《中国制造2025》战略文件,提出着力发展智能装备和智能产品,推动生产过程智能化的理念。越来越......
[目的/意义]国家政府、大中型企业以及研究机构面对技术难题,如何找到合适的专家是迫切需要解决的问题.面对需要运用多学科知识来......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
随着互联网的发展,信息呈现指数级增长,随着微博等新闻自媒体的出现,新闻的数据量出现爆炸性增长.面对海量的文本信息,发现其中的......
分析几种常见的特征选择评价函数,将权值计算函数应用于特征选择,提出一种新的基于改进TFIDF的文本特征选择评价函数,即TFIDF-Dac.......
TFIDF 公式是向量空间模型中应用比较成功的计算特征项权值的方法。研究发现,该公式忽略了特征项在文本集的分布比例和离散程度这......
针对汽车造型智能设计领域中如何有效提取用户需求的问题,提出一种融合多特征TFIDF(词频-逆向文件频率)文本分析的汽车造型需求提......
进入21世纪以来,知识数据大量存储在文档中,但各类文档的粒度和结构不便于知识的加工、整合和管理.如何从这些无序的、非结构化的......
采用经典的向量空间模型对网页文本进行分类。由于传统特征项权重计算公式TFIDF在网页关键词计算和关键词类间区分度不高等问题的......
特征项权重计算是文本挖掘中关键词提取的核心,其计算方法的好坏对文本挖掘的结果有着重要的影响。本文在对关键词提取特征项权重......
本文设计实现了一种Web信息检索系统，面向有特定需求的特殊用户群，采用基于Web站点处理的情报采集策略．先对各站点页面随机采样，提取出......
针对文本分类中传统的TFIDF特征提取算法的缺陷,引入信息熵与词长信息改进TFIDF算法。传统的TFIDF算法中忽略了词长信息,词长不同......
由于网络聊天文本具有结构松散、简短、上下文相关等特点，对其进行特征选取时使用传统的TFIDF（Term Frequency Inverse Document Fre......
在Web上精确检索XML代价非常昂贵。为了缩短操作代价，定义了XML查询松弛的概念，利用三个松弛原操作对用户提交的查询进行松弛，产生查......
传统的OCR技术在汉字识别领域趋于成熟,对背景清晰的正体汉字有很高的识别正确率,然而当汉字图片在复杂背景中或经旋转、加噪处理......
电网工单数据是电网运行情况以及客户满意程度的主要信息来源,近年来,有学者将深度学习的方法应用于工单数据的关键信息提取,但是......
关键词提取是问答系统中问句分析的重要步骤，它有助于问答系统快速、准确地返回答案。针对现有文献中基于T FIDF等方法在关键词提取......
1.引言当前,Internet上广泛流行的各种搜索引擎,为人们寻找资源提供了便利,而且还辅以各种用于提高精确度的技术,但普遍缺乏导引能......
摘 要：进入工业物联网，互联网+的时代，风电运维也掀起了转型为智能服务的大潮。其核心就是对风电机组部件的运行数据进行分析并应用在......
文本分类技术作为文本数据处理的一种重要手段,如何提高文本分类的效率具有重大的意义。基于传统的文本分类技术采用TFIDF响了文本......
随着信息技术不断的发展，海量数据的处理效率成为不可逃避的问题。传统的网页分类算法在分类效果上已经相对成熟，所以在这样的背景下......
介绍了关键词抽取的相关工作,并对基于TFIDF的关键词抽取算法进行了分析。结合词语在文本中的分布均衡程度和首次出现位置等特征,......
摘要：介绍了一种中文自然语言处理中句子相似度的计算方法—基于向量空间模型的TFIDF方法，并将该方法引入到了英语句子相似度的计算......
如果缺乏好的对文本自动进行索引及摘要的工具，要从Internet浩瀚的文本中检索有用信息是很困难的。因此，文本分类成为信息检索(Infor......
该文首先介绍了文本过滤模型的特点以及发展状况。针对传统信息过滤处理方式无法满足现阶段海量数据环境下业务需求这一现状,该文......
TFIDF是文档特征权重表示常用方法.该方法简单易行,但忽略了特征词在各个类别中的分布情况,不能真正地反映特征词对区分每个类的贡......
传统的文本信息处理方法无法表征文本内特征,所以不适用于模糊特征的提取分类提出一种高特征参差性下强收敛性文本的信息处理技术,......
分析了传统朴素贝叶斯算法、TFIDF特征加权算法在文本分类建模应用上的缺陷,在此基础上提出了TFIDF的优化算法,并分别采用传统朴素......
在核心地名抽取方法的研究中，提出了基于统计和规则的针对地名文化类文本的核心地名抽取方法。具体地说，首先通过地名在文本中出现的......
网页分类可将信息准确筛选与呈现给用户,提高信息检索的准确率。深度学习是机器学习中一个全新的领域,其本质是一种多层的神经网络......
科学引文网络反映了科学知识的动态演化,作为一个复杂的网络系统已得到广泛研究。针对引文网络中主题不明确和热点问题不易跟踪的......
随着互联网技术的飞速发展,我们逐步迈入大数据时代。近年来,不少社区、论坛等互联网社交、问答的平台迅速崛起。由于互联网上数据......
中文现代小说的作者识别实际上一种文本分类问题,即根据作者写作风格进行分类,从而识别出未知作品所归属的作者。笔者选择基于五四......
本文提出一种基于兴趣的P2P网络架构和分布式IDF计算方法，并且改进了友邻节点探测机制。该架构结合非结构化网络和兴趣网络。分布式......
针对传统的TFIDF模型计算根集(root set)文档特征权重的不适应性,提出了计算文档特征权重的新方法--TFIDF-2模型.另外,给出3种启发......
特征权值的选择是文本分类的基础环节，TFIDF是文档特征权值表示常用方法之一。但其过于简单的词频和反文档频率表迭式会忽略在一个......
基于Kullback—Leibler Distance(KLD)的文本分类作为一种新的分类方法在对大规模文本和高维特征向量进行分类时表现出较高的分类......
本文基于本体理论建立中医系统知识库，并在此基础上开发智能诊断系统。为了在诊断推理中与用户输入的症状相匹配。文中采用统计学中......
面对Internet上日益膨胀的信息，人们常常感到无所适从，迷失在这些海量的信息资源中。如何准确而高效地从这些资源中获取需要的信息成......
传统TFIDF算法的不足存在于两方面:文本内部,忽略了特征项的除词频外的其他特征对词语重要程度的表现力;文本外部,没有考虑特征项......
电视节目是陪伴人们从小到大的娱乐项目,以前在电视机前收看节目,随着科技的进步,大家现在纷纷用智能手机或者平板在APP上收看想看......
学术腐败已日渐成为社会瞩目的焦点，除了加强科技人员道德自律，还应有相应的技术手段加以监督，由此，该文将信息检索领域中向量空间模型......
随着手机短信成为人们日常生活交往的重要手段,垃圾短信的识别具有重要的现实意义.针对此提出一种结合TFIDF的self-attention-base......
随着互联网的高速发展,网络聊天(IM)软件中的上下文广告成为了网络主要赢利模式之一,也是网络营销中的一种重要方式。要精准地提供......
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