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1****6 2018-07-10
感分析
背景介绍 在自然语言处理中,感分析一般是指判断一段文本所表达的绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。感分析的应用场景十分广泛,如把用户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论;或为了分析用户对于某一产的整体使用感受,抓取产的用户评论并进行感分析等等。表格1展示了对电影评论进行感分析的例子: 在自然语言处理中,感分析属于典型的文本分类问题,即把需要进行感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),话题模型等等;分类方法SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是一个词集合,因此BOW方法并不能充分表示文本的语义息。
麦****子 2020-08-28
小度音箱严重卡顿
这都2020年了 刚的也出现这问题 难道不是硬件质量问题
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私护(二)
• 偏斜性攻击(Skewness Attack):假如我们要证在同一类型的数据中出现“艾 滋病阳性”和出现“艾滋病阴性”的概率是相同的,我们虽然证了diversity,但是 我们泄露隐私的可能性会变大。因为l-diversity 并没考虑敏感属性的总体的分布。 l-diversity 没考虑敏感属性的语义,比如说下面的例子,我们通过李雷的 息从公开数据中关联到了两条息,通过这两条息我们能得出两个结论。第一,李雷 的工资相对较低;第二,李雷喜欢电子电器相关的产。 t-closeness 上面最后一个问题就引出了t-closeness 的概念,t-closeness 是为了证在相同的quasi-identifier 类型组中,敏感息的分布况与整个数据的敏感息分布况接近(close),不超过阈值t。 如果刚才的那个数据证了t-closeness 属性,那么通过李雷的息查询出来的结果 中,工资的分布就和整体的分布类似,进而很难推断出李雷工资的高低。
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