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Feature extraction and text representation are keys to the performance of text classification.
特征提取及文本表示是影响文本分类结果的关键。
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Comparative study on text representation schemes in Chinese text classification
中文文本分类中的文本表示因素比较
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We propose two text representation methods using domain knowledge.
我们提出将领域知识应用于文本特征表示的两种方法。第一种表示:用领域知识库中的领域特征概念作为文本的特征;
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The Study of Chinese Text Representation and Classification Based on Multi-Instance Learning
基于多示例学习的中文文本表示及分类研究
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Study on Feature Extraction and Text Representation Technology in Topic Tracking
面向话题追踪的特征选取与文本表示技术的研究
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文章从对原文意义精确的把握,重构忠实而又通顺的译文,和最后从整体上对译文的校对,这翻译的三个基本步骤来阐述译者具备语篇连贯思维的重要性。
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第二章介绍语料库建设情况,包括语料采集、录音转写、文本处理、分词校对四个方面。
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而中文文本自动校对,属于自然语言处理的应用基础研究范畴,以出版业的电子化迅猛发展为契机,也越来越受到足够的重视,并成为一项亟待解决的紧迫课题。
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现阶段的蒙古文语料库加工、文本校对、文字识别及机器翻译等工程迫切需要面向信息处理的蒙古语句法、短语研究。
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The composition and critical techique of Chinese text automatic proofreading system are given.
给出了中文文本自动校对系统的组成及关键技术。
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首先介绍了语言信息处理的基本模型和语法信息词典所遵循的现代汉语词语分类体系,然后从中文输入和文本校对两个方面阐述语法知识与语法研究在语言信息处理中的重要作用。
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传统的维吾尔语文本校对技术都是以庞大的词库、词的出现频率统计方法为主的,有很多的局限性。
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本文简要介绍了中文自动校对的主要原理和基本算法,讨论了校对软件系统现有工作方式及校对流程。
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