面向金融輿情分析技術(shù)的研究與應(yīng)用
【文章頁(yè)數(shù)】:80 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1jieba分詞結(jié)果
第二章相關(guān)原理與技術(shù)13(3)基于理解的方法,這種方法在詞典的基礎(chǔ)上考慮了詞之間的語(yǔ)義關(guān)系,利用語(yǔ)義信息消除歧義問(wèn)題。但是,計(jì)算機(jī)不能學(xué)習(xí)到這些信息,需要大量的語(yǔ)言信息作為支撐。近年來(lái),眾多學(xué)者在中文分詞的研究上取得了一定的成果,F(xiàn)常用的中文分詞工具有:“結(jié)巴”分詞、THULAC....
圖3-4混淆度隨窗口大小變化的情況
電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文28大,混淆度就越小,表明該模型在未知數(shù)據(jù)集上的建模能力越好。當(dāng)接近于的大小時(shí),混淆度的值也趨于收斂。從圖3-3中還可以看出,當(dāng)為的1/2左右時(shí),混淆度的變化逐步趨于平緩。圖3-3混淆度隨窗口移動(dòng)而變化的情況圖3-4是WHDP在兩種數(shù)據(jù)集上隨著窗口變化的情....
圖3-6WHDP模型500次實(shí)驗(yàn)的主題數(shù)分布
電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文30圖3-6WHDP模型500次實(shí)驗(yàn)的主題數(shù)分布②收斂性分析圖3-7是WHDP模型與采樣HDP模型、LDA模型、SWTM模型在不同數(shù)據(jù)集上的收斂性對(duì)比分析。收斂性是一個(gè)衡量模型訓(xùn)練速度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),在實(shí)驗(yàn)中,LDA和SWTM模型的主題數(shù)設(shè)為50,WHDP的兩....
圖5-6金融數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果
電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文50圖5-5酒店評(píng)論對(duì)比結(jié)果圖5-6金融數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果
本文編號(hào):4034298
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