词频向量有什么作用？
举一反三
- 某文本的词频向量为幸福快乐爸爸孩子旅游回家吃饭妈妈……2322191813121010……该文本最可能描述了什么主题？
- 某文本的词频向量为[img=743x65]18039760005203d.png[/img]该文本最可能描述了什么主题？ A: 足球比赛 B: 家庭生活 C: 科学技术 D: 校园生活
- 经典距离度量中比较适合度量文档词频向量之间相似性的是 ______ 。
- 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
- 关于文档的向量表示模型，采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是