Latent semantic indexing ( LSI) and its applications in Chinese text processing
隐含语义索引及其在中文文本处理中的应用研究
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提出了一种Intranet信息保护系统的体系结构,所实现的系统包括数据采集、数据预处理、策略管理、数据分析、数据表示五个部分。
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第一,提出一种有监督的潜在语义索引(SLSI)模型降维方法,用于文本分类任务中的特征表示。
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Based on the latent semantic information of words, a new FS method is presented.
为此,基于词的潜在语义信息提出了一种新的文本特征选择方法。
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第1阶段,利用贝叶斯潜在语义模型来标注含有潜在类别主题词变量的网页的类别;
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向量空间采用词频作为权值的向量空间模型构建。其次,研究了潜在语义分析模型。
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潜在语义分析在中文短文自动判分系统构建中的应用研究
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Information Retrieval Model Based on Markov Network of Latent Semantic
一种基于潜在语义的Markov网络信息检索模型
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Research on latent semantic index retrieval model by expanding vector space model
一种扩展的向量空间模型-隐含语义索引模型研究
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This paper presents a new method of text clustering by latent semantic analysis.
根据隐含语义分析(LSA)理论,提出了一种文本聚类的新方法。
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Research on support vector machine for intrusion detection based on latent semantic model
基于潜在语义模型的SVM入侵检测研究
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The Application and Research of Latent Semantic Analysis in the Field of Internet Data Mining
潜在语义分析在互联网数据挖掘中的应用研究
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潜在语义分析是一种篇章结构分析方法,其核心是用于描述文本产生机制的主题模型。
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