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技術沙龍-數據要素資產化為網絡安全行業帶來的新發展機遇
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勵知科技-高速射頻PCB設計專家
基于隱馬爾科夫模型的語義傾向性研究
所屬分類:
技術論文
上傳者:
aet
文檔大小:
225 K
所需積分:0分
積分不夠怎么辦?
文檔介紹:
以網絡評論為研究對象,試圖把隱馬爾科夫模型從已經成功應用的模式識別領域推廣到語義傾向性分析系統.與傳統傾向性識別系統不同的是,此理論通過建立隱馬爾科夫分類模型,將未知文本進行狀態序列化,得到文本中所有的詞語所對應的傾向性,然后選定多數詞的傾向性來作為文本的總體語義傾向.實驗表明,當訓練數據越全面,規模越大時,識別率越高.
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