A.判定樹 B.支持向量機(jī) C.K均值聚類 D.樸素貝葉斯 E.二叉樹
A.詞頻統(tǒng)計(jì)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(shù)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(shù)字模型,首先考慮到的是如何用數(shù)學(xué)語言去描述一個(gè)主題 C.詞頻向量是由所有的詞頻組合在一起,同時(shí),詞頻為該字詞在文本出現(xiàn)的總數(shù)除以文檔中的總詞語數(shù) D.文黨的詞頻、主題的比重、主題的詞頻三者之間的關(guān)系為D(文檔詞頻)=W(主題比重)*T(主題詞頻) E.文本挖掘技術(shù)基本上屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
A.詞袋模型(bag-of-wordsmodel)適用于描述文本的一個(gè)簡單的數(shù)學(xué)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(jìn)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(gòu)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(xiàng)技術(shù)稱之為分詞(word-segment) D.在文檔中,例如『的』、『也』這樣構(gòu)成一個(gè)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(gòu)建詞典時(shí)必須去除 E.一個(gè)詞在文文件中出現(xiàn)的頻率稱為詞頻率(termfrequency)其定義為該詞語在文本中出現(xiàn)的次數(shù)與這段文本中詞語的總數(shù)的商