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  1. CSharp文摘提取源代码

  2. CSharp文摘提取源代码 根据句子的权重
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-01
    • 文件大小:35840
    • 提供者:realone08
  1. 电脑维修资料——维修文摘

  2. 都是从光盘里提取的好东西啊,赶紧下载下来学习吧,绝对 提高你的电脑水平
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-04-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:sdaqdahai
  1. 基于数学形态学的彩色图像边缘提取

  2. 这是基于数学形态学的文摘,是个很好的文摘,希望大家受用
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-12-16
    • 文件大小:478208
    • 提供者:waitanhuang
  1. 排版助手(Gidot typesetter) 3.0.7

  2. 洋洋洒洒几千字敲好,回头一看,杂乱不堪,总不见得回头一个一个空格,把版面敲出来吧?或者说,你已经厌倦了每次排版,而又对其无可奈何……那就试试排版助手(Gidot typesetter)这个小软件,让他来帮你解除烦恼,从机械劳动中解放出来。这是一款广受编辑追捧的智能排版整理文章的软件,该软件短小精悍,无需安装即可使用。适合新闻采集员、编辑、文摘网及有文章排版需求者。 此软件终身免费,100%绿色纯净,不读写注册表不捆绑软件和恶意广告。请放心使用。 新增功能 1. 首尾签名支持自动插入当前时间功能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:forever_bin
  1. 基于概念向量空间模型的中文自动文摘系统

  2. 本文提出了一种基于hownet提取出词语的词义,用词语的词义代替传统的词形频率统计方法,并基于词义排歧建立主题语义概念向量空间模型。通过对抽取出的语句进行句子相似度的计算提高文摘精确度,设计实现了一个中文自动文摘系统。
  3. 所属分类:其它

  1. 文摘管理专家 V2.70

  2. 《文摘管理专家》是一款收藏、管理各类文档的功能强大的免费软件。1、本软件采用树形图的形式来分类管理各种文档,容易组织和查阅,编辑、查找方便。2、支持多种类型文档的收集(TXT、RTF、HTML、CHM、DOC文件等)。支持附件功能。3、单一文件结构。文件内所有资料均已被加密及压缩。提供多种资料保密和共享方式。4、内置浏览器,可以浏览常见的文本、源程序、网页、图像等类型的附件。5、可将所有资料生成EXE及CHM文件。6、无须安装,绿色软件。V2.70版本的主要更新:1、增强HTML节点的编辑功能
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2006-02-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:chenxh
  1. 文本提取工具 V1.15

  2. 根据用户的反映情况,《文摘管理专家》V2.60及如下版本中的文本提取工具(GetText.exe,版本号1.00、1.10)在某些情况下运行出错,现已更正,并升级到V1.15。请务必更新使用。请多些宣传和使用《文摘管理专家》对广大用户致歉!作者 11。18
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2006-02-23
    • 文件大小:254976
    • 提供者:chenxh
  1. 文摘管理专家

  2. 《文摘管理专家》是一款收藏、管理各类文档的功能强大的免费软件。1、本软件采用树形图的形式来分类管理各种文档,容易组织和查阅,编辑、查找方便。2、支持多种类型文档的收集(TXT、RTF、HTML、CHM、DOC文件等)。支持附件功能。3、单一文件结构。文件内所有资料均已被加密及压缩。提供多种资料保密和共享方式。4、内置浏览器,可以浏览常见的文本、源程序、网页、图像等类型的附件。5、可将所有资料生成EXE及CHM文件。6、无须安装,绿色软件。V2.60版本的主要更新:1、从本版本起,本软件改为有注
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2006-02-23
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:chenxh
  1. LDA模型的Java版

  2. 此版本是Java实现的LDA主题模型,实践中我们经常用LDA模型来提取篇章主题,或者用来提取主题关键字,还可以用于自动文摘等方面。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-12-16
    • 文件大小:17408
    • 提供者:zilingxuan
  1. TextRank算法的参考资料论文

  2.  TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-19
    • 文件大小:117760
    • 提供者:hhtnan
  1. 基于机器学习的自动文摘研究综述_曹洋

  2. [摘要]探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等 主要过程; 重点分析3 种主要的机器学习算法: 朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3 种算法的基本思 想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考; 对3 种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动 学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-12-19
    • 文件大小:774144
    • 提供者:xurileidian
  1. 自然语言关键词提取

  2. 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来,在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类 有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行,通过构建一个较为丰富和完善的词表,然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度,以类似打标签的方式,达到关键词提取的效果。优点是精度较高,缺点是需要大批量的标注数据,人工成本过高,并且词表需要及时维护。 相比较而言,无监督的方法对数据的要求低,既不需要一张人工生成,维护的词表,也不需要人
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:96256
    • 提供者:weixin_38546789
  1. 教机器学习摘要

  2. 文本摘要是自然语言处理中比较难的一个任务,别说是用机器来做文摘了,就连人类做文摘的时候都需要具备很强的语言阅读理解能力和归纳总结能力。新闻的摘要要求编辑能够从新闻事件中提取出最关键的信息点,重新组织语言来写摘要;paper的摘要需要作者从全文中提取出最核心的工作,然后用更加精炼的语言写成摘要;综述性的paper需要作者通读N篇相关topic的paper之后,用最概括的语言将每篇文章的贡献、创新点写出来,并且对比每篇文章的方法各有什么优缺点。自动文摘本质上做的一件事情是信息过滤,从某种意义上来说,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:287744
    • 提供者:weixin_38677472
  1. 教机器学习摘要

  2. 文本摘要是自然语言处理中比较难的一个任务,别说是用机器来做文摘了,就连人类做文摘的时候都需要具备很强的语言阅读理解能力和归纳总结能力。新闻的摘要要求编辑能够从新闻事件中提取出最关键的信息点,重新组织语言来写摘要;paper的摘要需要作者从全文中提取出最核心的工作,然后用更加精炼的语言写成摘要;综述性的paper需要作者通读N篇相关topic的paper之后,用最概括的语言将每篇文章的贡献、创新点写出来,并且对比每篇文章的方法各有什么优缺点。自动文摘本质上做的一件事情是信息过滤,从某种意义上来说,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:287744
    • 提供者:weixin_38522214
  1. Extractive-Text-Summerization:汇总系统通常可以使用其他证据来指定文档中最重要的主题。 例如,在总结博客时,在博客文章之后会有一些讨论或评论,这些信息或信息是确定博客的哪些部分至关重要且有趣的信息。 在科学论文摘

  2. 提取文本摘要 汇总系统通常可以使用其他证据来指定文档中最重要的主题。 例如,在总结博客时,在博客文章之后会有一些讨论或评论,这些信息或信息是确定博客的哪些部分至关重要且有趣的信息。 在科学论文摘要中,有大量信息(例如被引用的论文和会议信息)可用于识别原始论文中的重要句子。 文本摘要的工作原理通常,摘要有两种类型,即摘要摘要和提取摘要。 抽象概括:抽象方法是基于语义理解来选择单词的,即使那些单词没有出现在源文档中也是如此。 它旨在以新的方式生产重要的材料。 他们使用先进的自然语言技术解释和检查文本
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-24
    • 文件大小:5120
    • 提供者:weixin_42162978