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日语2级的训读动词--很全的
对于学过后在进行复习的人来说很简单也很全面的日语动词背诵!按音分类,易区别相近的词!考二级应该足够用了!加油吧!
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-05-18
文件大小:58368
提供者:
weiwei23588636
日语语法经典总结
动词分类,动词各活用形的形成及例句(一)(二)(三),日语动词的活用及在句中的作用,五段动词连用形的音变浊化
所属分类:
专业指导
发布日期:2007-09-04
文件大小:30720
提供者:
YaoChao
基于新的关键词提取方法的快速文本分类系统
关键词的提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键。系统从语言的词性角度 考虑,对传统的最大匹配分词法进行了改进,提出一种基于动词、虚词和停用词三个较小词库的快速分词方法 (,-),并利用.,/0, 算法来筛选出关键词以完成将123 文档进行快速有效分类的目的。实验表明,该方法在不 影响分类准确率的情况下,分类的速度明显提高。
所属分类:
其它
发布日期:2009-08-10
文件大小:116736
提供者:
taipinghai
日语动词分类及活用--日语动词分类及活用
日语动词分类及活用 日语动词分类及活用 日语动词分类及活用
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-05-22
文件大小:68608
提供者:
laoyaobulao
基于新的关键词提取方法的快速文本分类系统
!) 文档中文信息的切词 1) 文档中文信息的切词 1.1新型机器词典的建立 1.2动词词典、虚词词典和停用词词典的建立依据 1.3基于“小容量”词库的切分技术 1.4三种切分的比对及相关规则的建立 2) 进一步过滤关键词:CD)ED 算法及其改进 3) kNN(k-Nearest-Neighbor)分类算法
所属分类:
其它
发布日期:2010-11-09
文件大小:116736
提供者:
qdfch
基于关键词提取方法的快速文本分类系统
关键词的提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键。系统从语言的词性角度 考虑,对传统的最大匹配分词法进行了改进,提出一种基于动词、虚词和停用词三个较小词库的快速分词方法 ( FS) ,并利用TFIDF算法来筛选出关键词以完成将Web文档进行快速有效分类的目的。实验表明,该方法在不 影响分类准确率的情况下,分类的速度明显提高。 关键词: 计算机应用; 中文信息处理; 关键词提取; Web文档分类
所属分类:
其它
发布日期:2011-07-08
文件大小:196608
提供者:
vcd
论文写作资源
论文写作的动词可以根据作者学做的目的分类,并恰当地使用。
所属分类:
教育
发布日期:2012-05-10
文件大小:144384
提供者:
haihuag
日语三级词汇excel版本
很好,超值!名词,五段动词一段动词,形容动词。。。。就是这样的分类。总之很好。四级词汇再另外一个上传
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-11-07
文件大小:326656
提供者:
ht_qq0609
中文情感词汇本体
情感词汇本体,最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。情感强度分为1,3,5,7,9五档。情感词汇本体中的词性种类一共分为7类,分别是名词(noun),动词(verb),形容词(adj),副词(adv),网络词语(nw),成语(idiom),介词短语(prep)。
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-09-29
文件大小:1048576
提供者:
yua_w
日语动词分类详细说明
日语动词分类详细说明,包括文字说明和图标表示,有助于服务于软件外包中日语基础学习。
所属分类:
外包
发布日期:2009-04-07
文件大小:40960
提供者:
tiande
基于轻动词理论的英语及物性系统研究
文章试图从转换生成语法的轻动词概念对及物性系统的过程类型、参与者角色界定以及过程类型的语义和论元结构的匹配进行分析,以期使及物性系统的分类更为合理,形式化更为精细。基于轻动词的分析框架,我们认为:(1)所有小句都是及物性的,但每一过程的及物性有程度的差别;(2)及物性系统各过程类型都是形式-意义的结合体。(3)及物性是小句的,而非动词的;(4)对过程类型的形式描述将有助于计算机的处理。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-18
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38651468
巧妙区分日语自动词和他动词
日语自动词和他动词的分类,意志型和非意志型的区分。
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-02-04
文件大小:86016
提供者:
wujiangbaiyang
收录大量的英语不规则动词
里面收录了大量英语不规则动词,另有分类和记忆方法,让你记住英语不规则动词
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-09-28
文件大小:13312
提供者:
woshidengyong
通信与网络中的一种中文网页分类的方法
网络原指用一个巨大的虚拟画面,把所有东西连接起来,也可以作为动词使用。在计算机领域中,网络就是用物理链路将各个孤立的工作站或主机相连在一起,组成数据链路,从而达到资源共享和通信的目的。凡将地理位置不同,并具有独立功能的多个计算机系统通过通信设备和线路而连接起来,且以功能完善的网络软件(网络协议、信息交换方式及网络操作系统等)实现网络资源共享的系统,可称为计算机网络。网络的迅速发展,使人们不仅面临信息爆炸,同时也面临着如何从浩如烟海的信息中获取自己所需信息的难题。如何有效地组织和处理海量的信息,并
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-22
文件大小:144384
提供者:
weixin_38685600
动词规则和不规则的变化.docx
适合英语学习者记忆动词规则和不规则变化,分类助记
所属分类:
讲义
发布日期:2021-03-23
文件大小:30720
提供者:
qq_44950993
基于联合语义特征的中文问题分类
问题分类是自动问答系统中重要的研究内容。 中文疑问句与长篇文章和那些简短的文章(例如对产品的评论)不同。 它们通常包含疑问词,例如,谁,哪个,哪里或如何指定所需的信息,并且在句子中包括完整的语法组成部分。 基于这些特征,本文提出了一种更有效的中文问题分类特征提取方法。 我们首先提取句子的首部动词及其从属词与句子的疑问词相结合作为我们的基本特征。 然后,我们使用潜在语义分析来帮助从基本特征中消除语义干扰。 最后,通过加权词嵌入方法将这些特征扩展为语义表示特征。 若干实验结果表明,我们的语义联合特征
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:412672
提供者:
weixin_38665775
基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取
实体关系抽取的目标在于探测实体之间的显式关系和隐式关系. 现有研究大多集中在显式实体关系抽取,而忽略了隐式实体关系抽取. 针对旅游和新闻领域文本经常包含许多由协陪义动词引发的隐式实体关系,本文研究了基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取问题. 将机器学习方法与规则相结合,借助于显式实体关系对隐式实体关系进行推理. 首先,利用依存句法分析,设计了协陪义候选句型分类算法以及相应的协陪义成分识别算法;其次,根据协陪义成分和协陪义动词作用范围的特点,设计了三种句内基于协陪义动词的隐式实体关系推理规则;最后
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38706294
基于动词名词和CHI特征选择的中文人物社会关系抽取
针对中文人物社会关系标注语料库的匮乏和人物关系分类过于粗糙的问题,采用一种简单的方式标注了八类主要人物社会关系。为了有效地降低特征向量的维数避免维数灾难,并尽可能去除噪声特征以提高关系抽取的准确率,提出一种基于动词和名词抽取与χ2统计量法( CHI) 相结合的特征选择方法,并使用TF-IDF计算特征权重。通过SVM 分类器进行实验,F值和正确率都得到了提高; 为了充分利用数据集对该特征选择方法的效果进行测试,使用k-折交叉验证检验该方法的有效性,实验表明通过该方法产生的分类模型具有较强的区分能力
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:827392
提供者:
weixin_38657353
隐喻:动词和内容词的隐喻分类-源码
动词/内容词的自动隐喻分类 请参考以下每个子目录,以获取有关动词和内容词(名词,动词,形容词和副词)自动隐喻分类的数据集/实验的进一步参考。 每个子目录都是独立的。 对于动词隐喻分类,请转到此 对于内容词分类,请转到此 对于NAACL 2018中第一个隐喻共享任务或ACL 2020中第二个此类共享任务中使用的VUA数据集,请转到此 对于ACL 2020中第二个共享的隐喻检测共享任务中使用的TOEFL数据集,请转到此 要直接下载数据集,请直接转到
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:382976
提供者:
weixin_42099530
一种中文网页分类的方法
网络原指用一个巨大的虚拟画面,把所有东西连接起来,也可以作为动词使用。在计算机领域中,网络就是用物理链路将各个孤立的工作站或主机相连在一起,组成数据链路,从而达到资源共享和通信的目的。凡将地理位置不同,并具有独立功能的多个计算机系统通过通信设备和线路而连接起来,且以功能完善的网络软件(网络协议、信息交换方式及网络操作系统等)实现网络资源共享的系统,可称为计算机网络。网络的迅速发展,使人们不仅面临信息爆炸,同时也面临着如何从浩如烟海的信息中获取自己所需信息的难题。如何有效地组织和处理海量的信息,并
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:117760
提供者:
weixin_38752459
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