最初的Bag of words，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag of words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其仅仅看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词是否出现，或者说当这篇文章的作者在任意一个位置选择一个词汇都不受前面句子的影响而独立选择的。 现在Computer
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2024-06-19 21:43:40
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前言在聊NLP领域的语言模型的时候，我们究竟在聊什么？这就涉及nlp语言模型的定义。语言模型发展至今，其实可以简单的分为传统意义上的语言模型和现代的语言模型，传统语言模型主要是指利用统计学计算语料序列的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。现代的语言模型，则是指
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2023-12-10 07:25:08
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本文作为入门级教程，介绍了词袋模型（bag of words model）和词向量模型（word embedding model）的基本概念。 目录1 词袋模型和编码方法1.1 文本向量化1.2 词袋及编码方法1 one-hot编码2 TF编码3 TF-IDF表示法2 词嵌入模型2.1 CBOW模型2.2 Skip-Gram模型两种模型对比3 示例 先来初步理解一个概念和一个操作： 一个概念：词袋
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2024-02-28 14:26:56
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词袋模型是将文本转换成向量的一种方式，且容易实现，本文将详细地阐述词袋模型以及如何实现词袋模型。文本存在的问题在对文本进行建模的时候存在一个问题，就是“混乱”，因为像机器学习算法通常更喜欢固定长度的输入、输出，但是文本是不定长的。机器学习算法不能直接处理纯文本，要使用文本的话，就必须把它转换成数值，尤其是数值向量。这个就叫做特征提取或者特征编码。而文本数据的特征提取，其中一种简单且流行的方法就是词
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2023-12-13 03:30:29
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基本概念 词袋(Bag-of-Words，BoW)，是用“图像上有哪几种特征”来描述一个图像的方法。图像的词袋模型可以度量两个图像的相似性：首先需要确定BoW中的“单词”，许多单词放在一起，组成“字典”。然后确定一张图像中出现了哪些单词(这里的单词对应的是特征)，把图像转换成了一个向量。最后根据向量，设计一定的计算方式，就能确定图像间的相似性了。&nb
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2024-10-21 23:02:39
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4.1 词性标注 词性是词汇基本的语法属性，通常也称为词类。从整体上看，大多数词语，尤其是实词，一般只有一到两个词性，且其中一个词性的使用频次远远大于另一个，即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注，也能实现80%以上的准确率。目前较为主流的方法是如同分词一样，将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决。
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2023-08-02 15:19:01
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# 如何在Java枚举类中添加中文词
## 1. 概述
在Java中，枚举类是一种特殊的数据类型，它用于定义一组常量。有时候我们需要在枚举类中使用中文词，但是Java本身并不支持直接使用中文。在这篇文章中，我将向你展示如何在Java枚举类中添加中文词。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现流程的步骤，你可以按照这些步骤逐步完成任务。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
|
原创
2024-06-10 05:41:03
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# Java匹配中文词组实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我会向刚入行的小白介绍如何实现Java匹配中文词组。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -------------------------------------------------
原创
2023-12-29 12:56:06
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## Java辨别中文词组的实现
作为一名经验丰富的开发者，教导刚入行的小白学习如何实现"Java辨别中文词组"是一项重要的任务。在本文中，我将指导你完成这个任务，并详细介绍每个步骤以及所需的代码。
### 流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤，如下表所示：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(获取文本)
C(分割文本为词组)
原创
2024-01-13 10:40:03
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简 介： 使用Python中的响应软件软件包制作应用与中文的词云图片。使用jieba用于中文词语划分。文中对于程序的背景图片以及不同的字体所确定的词云的表现进行了测试。关键词： 词云，字体，背景
生成词云
目 录
Contents
背景
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2024-01-25 19:55:10
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引言随机生成常用汉字的 C# 程序(再次改进版)在前面几篇随笔的基础上，很容易写出再次改进后的随机生成常用汉字的 C# 程序。首先是独立出来的 RandomChinese 类，如下所示：1 using System;
2 using System.Text;
3 using System.Linq;
4 using System.ComponentModel;
5 us
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2023-12-28 15:41:31
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"Bag of Visual words (BoW) approach for object classification and detection in images together with SIFT feature extractor and SVM classifier. " "论文"
原创
2021-08-27 09:51:10
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文本特征提取词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：标记（tokenizing）文本以及为每一个可能的
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2023-05-31 14:47:50
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文章目录1.词袋模型(BOW)2.潜在语义分析 (LSA)2.1 LSA的优点2.2 LSA的不足3. PLSA(基于概率的LSA) 1.词袋模型(BOW) 在自然语言处理NLP领域中，词袋模型（bag of words,BOW）是经典的模型之一。它考虑所有的词汇都装在一个袋子中，任何一篇文档中的单词都可以用袋子中的词汇来描述。如果有10万个词汇，那么每篇文档都可以表示为一个10万维的向量。得
Bow3源码与原理
前人摘树，后人乘凉。源码在github有CMakeLists，代码下下来可以直接编译。泡泡机器人有个很详细的分析，结合浅谈回环检测中的词袋模型，配合高翔的回环检测应用，基本上就可以串起来了。tf-idf的概念，表达方式不唯一，这里的定义是这样：tf表示词频，这个单词在图像中出现的次数/图像单词总量idf表示单词在整个训练语料库中的常见
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2023-12-18 11:41:57
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词袋模型 一、总结 一句话总结： Bag of words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其仅仅看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词 是否出现 二、词袋模型 转自或参考： 最初的Bag of words，也叫做“词袋”，在信息检
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2020-09-25 04:47:00
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法一：Bag-of-words 词袋模型文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上增加了频率的纬度，词集只关注有和没有，词袋还要关注有几个。假设我们要对一篇文章进行特征化，最常见的方式就是词袋。（
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2023-07-04 17:42:22
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目录前言词袋模型词袋模型的作用词袋模型的实现 前言 自然语言处理面临的文本数据往往是非结构化杂乱无章的文本数据，而机器学习算法处理的数据往往是固定长度的输入和输出。因而机器学习并不能直接处理原始的文本数据。必须把文本数据转换成数字，比如向量。在Neural Network Methods in Natural Language Processing, 2017一书65页有一句话：在语言处理中，
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2023-10-20 09:59:34
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一、Java关键字Java关键字是在Java语言中被赋予了特殊含义的单词。 a) 用于定义数据类型的关键字 class
interface
byte
short
int
long
float
double
char
boolean
void b) 用于定义数据类型值的关键字 null
ture
false c) 用于定义流程控制的关
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2023-09-01 11:49:44
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