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如何建立词项词典? 文档解析:格式?语言?编码方式? 词条化:词条(Tokens)/词项(Terms) 停用词:停用词表?查表法 or 基于文档频率 词项归一化:等价类同义词扩展表 词形归并:am, are, is be 词干还原:去除单词两端词缀、Porter算法 如何实现倒排记录表? • 跳表:跳表指针(位置、个数、更新问题) • 短语查询 • 二元词索引扩展的二元词索引:词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 增加倒排记录表 • 混合索引机制
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第一节词项的概述 从思维内容的角度讲,人们以概念为起点构成判断,由判断构成推理,而逻辑学撇开思维具体内 容,通过语言的形式结构,研究思维形式结构。因此我们的研究以词项一—即对语词的逻辑抽象为最 基础的部分
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1. 排序式检索 2. 词项频率词项频率 3. tf-idf权重计算 4. 向量空间模型
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1. 词项 2. 直言命题 3. 直言推理 4. 三段论
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第一章 引论 第二章 命题逻辑 第三章 词项逻辑
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第一节 词项及明确词项的逻辑方法 第二节 性质命题理论 第三节 直接推理 一、什么是直接推理 二、直接推理的种类 直接推理包括 1、对当关系推理 2、命题变形推理 第四节 三段论推理
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第一章 引 论 第二章 命题逻辑 第三章 词项逻辑 第四章 模态逻辑 第五章 归纳逻辑 第六章 逻辑规律 第七章 论证
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一、词项的特征明确方法 二、性质命题的认知与对当关系 三、性质命题主谓项的周延性与传统谓词 四、推理的有效性 五、命题的变形推理考察 六、三段论的分析与应用
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❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
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• 矩阵分解及隐性语义索引 • 关于词项-文档矩阵 • 线性代数基础 • 矩阵分解与低秩逼近 • IR中的隐性语义索引 • 矩阵分解的计算机实现 • 推荐系统 • 推荐系统的兴起 • 推荐系统的基本方法 • 示例:UV分解用于音乐推荐
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