在主题模型中，利用矩阵记号，可以将文文件词频、主题比重、主题词频三者的关系表示为？（） A: 主题词频=主题比重×文文件词频 B: 文文件词频=主题比重×主题词频 C: 主题比重=文文件词频×主题词频 D: 主题词频=主题比重/文文件词频 E: 文文件词频=主题比重/主题词频
在主题模型中，利用矩阵记号，可以将文文件词频、主题比重、主题词频三者的关系表示为？（） A: 主题词频=主题比重×文文件词频 B: 文文件词频=主题比重×主题词频 C: 主题比重=文文件词频×主题词频 D: 主题词频=主题比重/文文件词频 E: 文文件词频=主题比重/主题词频
简述词频效应。
简述词频效应。
词频分布定律
词频分布定律
主题模型的核心,包括?() A: 语料库 B: 文档词频 C: 主题比重 D: 主题词频
主题模型的核心,包括?() A: 语料库 B: 文档词频 C: 主题比重 D: 主题词频
双词频控制检索
双词频控制检索
词频向量有什么作用？
词频向量有什么作用？
由词频数据产生词云图片，词频数据的类型必须是（）？ A: tuple B: dict C: list
由词频数据产生词云图片，词频数据的类型必须是（）？ A: tuple B: dict C: list
关键字密度=关键字词频/总词汇量。
关键字密度=关键字词频/总词汇量。
[名词解释]词频与语境
[名词解释]词频与语境
针对文本挖掘，下列叙述何者为非？（） A: 词频统计的方法中，对于要将单一主题的文文件从海量的语料库中发掘出来是很轻易的，不需要借助额外的技术来获取词频向量 B: 主题模型（topicmodel）是描述语料库及其中潜在的一类数字模型，首先考虑到的是如何用数学语言去描述一个主题 C: 词频向量是由所有的词频组合在一起，同时，词频为该字词在文本出现的总数除以文档中的总词语数 D: 文党的词频、主题的比重、主题的词频三者之间的关系为D（文档词频）=W（主题比重）*T（主题词频） E: 文本挖掘技术基本上属于无监督学习方法
针对文本挖掘，下列叙述何者为非？（） A: 词频统计的方法中，对于要将单一主题的文文件从海量的语料库中发掘出来是很轻易的，不需要借助额外的技术来获取词频向量 B: 主题模型（topicmodel）是描述语料库及其中潜在的一类数字模型，首先考虑到的是如何用数学语言去描述一个主题 C: 词频向量是由所有的词频组合在一起，同时，词频为该字词在文本出现的总数除以文档中的总词语数 D: 文党的词频、主题的比重、主题的词频三者之间的关系为D（文档词频）=W（主题比重）*T（主题词频） E: 文本挖掘技术基本上属于无监督学习方法