词袋模型、TF-ID
A.word2vec等模型都有着同样的作用是()。
B.文本情感分析
C.文本特征向量化
D.文本特征离散化
E.文本特征分布式
A.word2vec等模型都有着同样的作用是()。
B.文本情感分析
C.文本特征向量化
D.文本特征离散化
E.文本特征分布式
A.词袋模型可以忽略每个词出现的顺序
B.词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序
C.TensorFlow支持词袋模型
D.词袋模型可以表出单词之间的前后关系
A.文本分类是指按照预先定义的主题类别,由计算机自动地为文档集合中的每个文档确定一个类别
B.文本分类大致可分为基于知识工程的分类系统和基于机器学习的分类系统
C.文本的向量形式一般基于词袋模型构建,该模型考虑了文本词语的行文顺序
D.构建文本的向量形式可以归结为文本的特征选择与特征权重计算两个步骤
A.语音端点检测(判断录音片段中什么时间点开始有声音)
B.提特征模块(声音波形转换成计算机可以计算的数字序列)
C.声学模型(发音特征的规律统计模型)
D.语言模型(含有上下文语义信息的文本空间构建)
A.完成一个主题模型掌握语料库中最重要的词汇
B.训练袋N-gram模型捕捉顶尖的n-gram:词汇和短语
C.训练一个词向量模型学习复制句子中的语境
D.以上所有
A.如果是Broadbent的过滤器模型,那么追随耳的次数则>0;非追随耳的次数=0
B.如果是Treisman的衰减模型,那么追随耳的次数=非追随耳的次数>0
C.如果是Deutsch的反应选择模型,那么追随耳的次数=非追随耳的次数
D.如果是Deutsch的反应选择模型,那么追随耳的次数>非追随耳的次数
A.关键词提取是指用人工方法提取文章关键词的方法
B.TF-IDF模型是关键词提取的经典方法
C.文本中出现次数最多的词最能代表文本的主题
D.这个问题设计数据挖掘,文本处理,信息检索等领域